建筑立面解析 R-CNN
计算机视觉与模式识别
2022-05-13 v1
摘要
建筑立面解析预测建筑立面的像素级标签，在自动驾驶车辆（AV）行驶的计算机视觉感知中有应用。然而，由于相机透视，AV 的车载相机捕获的是 AV 所行驶道路两侧建筑立面的变形视图，而非正视图。我们提出 Facade R-CNN，其包含转置卷积（transconv）模块、广义边界框检测和凸正则化，以执行变形立面视图的解析。实验表明，Facade R-CNN 比当前最先进的立面解析模型（主要为正视图开发）取得更好的性能。我们还发布了一个源自 Oxford RobotCar 数据集的新建筑立面解析数据集，称之为 Oxford RobotCar Facade 数据集。该数据集包含 500 张来自 Oxford RobotCar 数据集的街景图像，并增广了建筑立面物体的精确标注。发布的数据集可在 https://github.com/sijieaaa/Oxford-RobotCar-Facade 获取。
引用
@article{arxiv.2205.05912,
title = {Building Facade Parsing R-CNN},
author = {Sijie Wang and Qiyu Kang and Rui She and Wee Peng Tay and Diego Navarro Navarro and Andreas Hartmannsgruber},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.05912},
year = {2022}
}
备注
10 pages