基于结构幻觉 Transformer 级联的平面图复原
计算机视觉与模式识别
2023-10-05 v4 人工智能
摘要
本文提出了一项极端的平面图重建任务、该任务的新基准，以及一种作为解决方案的神经网络架构。给定从全景图像推断或人工整理的局部平面图重建，该任务是重建包含不可见建筑结构的完整平面图。所提出的神经网络 1）通过卷积神经网络与 Transformer 将输入的局部平面图编码为一组潜在向量；以及 2）通过级联 Transformer 解码器在幻觉出不可见房间与门的同时重建完整平面图。定性与定量评估证明了我们的方法在 701 栋房屋的基准上的有效性，优于最先进的（SOTA）重建技术。我们将分享我们的代码、模型与数据。
引用
@article{arxiv.2206.00645,
title = {Floorplan Restoration by Structure Hallucinating Transformer Cascades},
author = {Sepidehsadat Hosseini and Yasutaka Furukawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.00645},
year = {2023}
}
备注
Published at BMVC 2023