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PanoMixSwap 室内场景理解中的全景结构交换
本文提出了一种针对室内全景图像的新型数据增强技术 PanoMixSwap，通过混合不同的背景风格、前景家具和房间布局，生成一组多样化的新全景图像用于丰富数据集。通过在两个室内场景理解任务（语义分割和布局估计）上的实验证明，使用 PanoMi
PDF10 months ago
CVPRSSLayout360：基于 360 度全景图的半监督室内布局估计
该研究探索了半监督学习和三维室内布局重建的交叉领域，提出了使用标记和未标记数据学习房间角和边界表示的方法，利用 360 度全景场景实现了改进的室内布局估计。实验结果表明，该方法同样精准，仅需使用 12％的标记数据。这项工作是实现使用有限标记
PDF3 years ago
基于测地线的单次拍摄长方体：从球形全景图中端到端曼哈顿对齐布局估计
本研究利用直接坐标回归和面向数据的方法，通过引入拟曼哈顿约束条件实现了全屋布局的单次估计，并且提出了几何热图和边界感知质心计算等技术，进行了高质量关键点估计。
PDF3 years ago
SceneCAD：基于 RGB-D 扫描的物体对齐和布局预测
本文提出一种新的方法，通过联合优化 CAD 模型对齐以及场景布局的估计，显式建模物体间及物体与布局之间的相互关系，通过引入 Hierarchical layout prediction 方法和 message-passing graph n
PDF4 years ago
室内环境布局估计的边缘语义学习策略
本文提出了一种全新的基于编码 - 解码网络的室内场景分类方法，该方法可以充分利用室内场景的边缘和语义信息，实现 2D 室内场景的准确估计，其在基准数据集上取得了最佳表现。
PDF6 years ago