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PanoContext-Former：基于 Transformer 的全景场景理解
本文提出了一种使用深度先验的方法，从单个全景图中同时复原物体形状、定向边界框和三维房间布局，为了充分利用丰富的上下文信息，设计了一个基于 transformer 的上下文模块来预测场景各组成部分之间的表示和关系。实验表明，我们的方法在布局估
PDFa year ago
CVPRShape-Net: 利用知识蒸馏和 3D 形状作为额外输入的全景图像鲁棒遮挡房间布局估计
该论文提出了一种名为 Shape-Net 的方法，通过将 2D 全景和 3D 信息提供给模型，引入 3D IoU 损失来解决遮挡问题，同时通过从同时利用图像和 3D 信息训练的模型中提取知识来解决实际情况下缺乏建筑图纸的问题。该模型是基于现
PDFa year ago
CVPR风格和扭曲都很重要：双路径无监督域自适应用于全景语义分割
本文提出了一种新颖而灵活的双路径无监督域自适应框架，DPPASS，利用 ERP 和切向投影 TP 图像作为输入；通过交叉投影和内部投影训练来减少域差异，最终在两个基准测试中实现了超过 1.06％的 mIoU 增量。
PDFa year ago
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。
PDF2 years ago
CVPRHorizonNet：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
PDF5 years ago
CVPRLayoutNet：从单个 RGB 图像重建三维房间布局
该研究提出了一种算法，可以从单张全景图像中预测房间布局，不仅适用于全景图像和透视图像，也适用于长方体布局和更一般的布局形式，方法采用基于消失点的图像对齐，预测多个布局元素，并将结果拟合为受限制的曼哈顿布局，速度和准确率都达到了现有全景图像相
PDF6 years ago