LayoutNet：从单张 RGB 图像重建 3D 房间布局
计算机视觉与模式识别
2018-03-28 v1 人工智能
摘要
我们提出了一种从单张图像预测房间布局的算法，该算法可泛化至全景图和透视图像、长方体布局以及更一般的布局（例如 L 型房间）。我们的方法直接在全景图上操作，而不是像近期工作那样将其分解为透视图像。我们的网络架构与 RoomNet 相似，但我们展示了通过基于消失点对齐图像、预测多个布局元素（角点、边界、尺寸和平移）以及对所得预测拟合受约束的 Manhattan 布局所带来的改进。我们的方法在速度和精度上与其他现有的全景图工作相比表现良好，在透视图像上达到了最佳精度，并且可以处理长方体形状和更一般的 Manhattan 布局。
引用
@article{arxiv.1803.08999,
title = {LayoutNet: Reconstructing the 3D Room Layout from a Single RGB Image},
author = {Chuhang Zou and Alex Colburn and Qi Shan and Derek Hoiem},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.08999},
year = {2018}
}
备注
CVPR2018