面向结构化重建的整体几何特征学习
计算机视觉与模式识别
2023-09-19 v1
摘要
拓扑原则的推断是结构化重建中的关键问题。我们观察到,错误预测的拓扑关系往往源于低层特征中缺乏整体几何线索。受海量信号可通过频率分析被紧凑描述这一事实的启发,我们通过实验探索了在频域中学习结构几何的效率与趋势。据此,我们提出了一种频域特征学习策略(F-Learn)以整体融合分散的几何片段,从而实现拓扑完整的结构推理。得益于简洁的设计,F-Learn 策略可通过轻量的模型修改轻松部署到深度重建器中。实验表明,F-Learn 策略能有效将结构感知引入几何基元检测与拓扑推断,为最终的结构化重建带来显著的性能提升。代码与预训练模型可在 https://github.com/Geo-Tell/F-Learn 获取。
引用
@article{arxiv.2309.09622,
title = {Holistic Geometric Feature Learning for Structured Reconstruction},
author = {Ziqiong Lu and Linxi Huan and Qiyuan Ma and Xianwei Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.09622},
year = {2023}
}