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Ctrl-Room: 可控文本到三维房间网格生成与布局约束
Ctrl-Room 通过使用文本提示生成具有设计风格布局和高保真纹理的令人信服的 3D 室内空间，并提供灵活的交互式编辑操作。通过分离布局和外观建模，并使用文本条件扩散模型和控制网络，我们能够轻松地编辑生成的房间模型，而不需要昂贵的编辑特定
PDF9 months 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
CVPRPSMNet: 基于位置感知的立体融合网络用于室内布局估计
本文提出了一种新的基于深度学习的方法，用于估计给定一对 360 全景图的房间布局，并使用称为 PSMNet 的系统，其中包含一个端到端的联合布局 - 姿态估计器，能够显著优于现有的布局估计器，特别是在大型和复杂的房间空间中。
PDF2 years ago
CVPR单室内全景布局指导的新视角合成
本文提出一种从单个室内全景图生成新视角的方法，在使用卷积神经网络提取深层特征和估计深度图的基础上，利用室内场景的布局信息指导目标视角图像的生成，并加入几何约束以提高一致性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在小大相机移动下均有较好效果。
PDF3 years ago
从单幅图像中综合估计三维人体和场景网格
本文提出了一种端到端可训练模型，以单个 RGB 图像感知 3D 场景，估计相机姿态和室内布局，并重建人体和物体网格。通过对所有估计方面施加全面而复杂的损失，我们证明了我们的模型优于现有的人体网格方法和室内场景重建方法。据我们所知，这是第一个
PDF4 years ago
CVPR从单张图像中实现室内场景的联合布局、物体姿态和网格重建的全面 3D 理解
提出了一种端到端的解决方案，通过从单个图像中重建室内场景布局，物体包围盒和网格来解决室内场景的语义重建问题，实验证明该方法在室内布局估计，三维物体检测和网格重建方面的表现优于现有方法。
PDF4 years ago
ICCVFloorplan-Jigsaw: 共同估算场景布局和部分扫描对齐
我们提出了一种使用地面平面图先验来对齐部分 3D 重建的新方法，此方法不需要特征匹配，可以应用于大型或无特征场景的重建，并且在各种大小和复杂度的真实和合成场景上进行了量化和定性验证，显示了其卓越的效力和准确性。
PDF6 years ago
合作式整体场景理解：统一 3D 物体、布局和相机位姿估计
本文提出了一种端到端模型，可以仅依靠单个 RGB 图像实时同时解决 3D 室内场景理解中的物体边界框、房间布局和相机姿势问题，并通过对目标进行参数化和协同训练等手段，显著提升了 3D 物体检测、3D 布局估计、3D 相机姿势估计和整体场景理
PDF6 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
ICCVRoomNet: 端到端的房间布局估计
该论文的研究重点为从单目 RGB 图像中估算房间布局，采用端到端可训练的编码 - 解码网络 RoomNet 直接估算有序的房间布局关键点，实现了与最新工作相比 200-600 倍的加速和最新的性能。
PDF7 years ago