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3d room layout
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ECCV
基于深度曼哈顿霍夫变换的全景图立方体贴图室内三维布局估计
通过学习可学习的 Hough Transform block 来实现将图像特征从 cubemap tile 转换为曼哈顿世界的 Hough 空间,并直接将特征映射到几何输出,从而预测 3D 空间中的墙壁。
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2 years ago
CVPR
LGT-Net:基于几何感知变换网络的室内全景房间布局估计
利用视域深度和房间高度可以在水平和垂直方向上获得全向几何感知,提出了一种平面几何感知损失函数,使用局部和全局几何关系的 SWF-Transformer 建立几何关系模型,以及相对位置嵌入增强空间识别能力,证明 LGT-Net 在基准数据
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2 years ago
ECCV
超越曼哈顿世界假设的三维房间布局估计
本文提出了基于最新的三维室内布局估计模型的训练和后处理方法,实验结果显示我们的方法在预测可见室内布局方面比现有方法大幅优越,并在 2020 年全面场景结构与 3D 视觉研讨会获得了第三名。
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4 years ago
CVPR
HorizonNet:通过 1D 表示和全景拉伸数据增强学习室内布局
本文提出了 HorizonNet 网络作为一种新方法来从单个全景图像中估计三维房间布局,其表示房间布局为三个一维向量,并提出了恢复三维房间布局的后期处理过程和全景拉伸数据增强的方法。在有限的数据情况下,对当前数据集中的 65 个常规布局进行
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5 years ago
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