room layout estimation | BriefGPT

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iBARLE：不平衡感知的房间布局估计
iBARLE 是一个针对单个全景图的房间布局估计模型，通过包含外观变化生成模块、结构复杂度混合模块和基于梯度的布局目标函数，解决了数据集中的不平衡问题，并比其他基线模型具有领先的性能。
PDF10 months ago
利用异构图和线框进行室内布局估计的多边形检测
该论文提出了一种基于神经网络和多边形表示的语义平面检测方法，可用于解决房间布局估计任务，通过线和交点等特征生成无向图，从中获得所求平面的多边形表示，实验结果表明该基于图的方法在使用合成线框检测时超越了当今最先进的方法，表现出很大的潜力。
PDFa year ago
CVPRU2RLE: 基于不确定性引导的二阶段房间布局估计
提出了一种新的基于深度学习的房间布局估计方法，引入了一种新的两阶段 CNN 体系结构，包括不确定性引导的定位边界估计和处理视野内和视野外的边界，使用网络的不确定性和基于距离的损失函数精确提取边界，并在 ZInD 和 Structure 3
PDFa year ago
CVPRLED2-Net：基于可微深度渲染的单目 360 布局估计
本文提出一种 360 布局估计的方法，采用可微分的深度渲染程序进行 3D 重建，从而达到对布局进行 3D 重建的目的，并取得了最新的性能表现。
PDF3 years ago
ECCVStructured3D: 用于结构化三维建模的大型真实照片数据集
本文介绍了一种新的人工合成数据集 Structured3D，为各种结构化三维建模任务提供大规模照片级真实感图像和丰富的三维结构注释，此外并利用该数据集与真实图像来训练深度神经网络，显著提高了房间布局估计性能。
PDF5 years ago
超越想象：生成无限制的三维房间布局
我们提出了一个不依赖于典型框近似或曼哈顿世界假设的房间布局估计方法，将几何推断问题重新定义为实例检测任务，通过使用 R-CNN 直接回归 3D 平面来解决该问题，然后使用一种概率聚类的变体来结合每个视频序列中的每帧回归的 3D 平面及其相应
PDF5 years ago