Roominoes:从现有 3D 房间生成新颖 3D 平面图
计算机视觉与模式识别
2021-12-13 v1 图形学
摘要
逼真的 3D 室内场景数据集推动了计算机视觉、场景理解、自主导航与 3D 重建领域近期显著进展。但现有数据集的规模、多样性与可定制性有限,且扫描与标注更多数据耗时费力。幸运的是,组合学站在我们一边:现有 3D 场景数据集中有充足的独立房间,若有方法将其重新组合为新布局即可。本文提出从现有 3D 房间生成新颖 3D 平面图的任务。我们界定该问题的三个子任务:2D 布局生成、兼容 3D 房间检索,以及 3D 房间形变以适配布局。随后我们讨论解决该问题的不同策略,并设计两条代表性流程:一条利用可用 2D 平面图引导 3D 房间的选择与形变;另一条学习检索一组兼容 3D 房间并将其组合为新布局。我们设计了一组针对三个子任务评估生成结果的指标,并展示不同方法在这些子任务上的性能权衡。最后,我们调研受益于生成 3D 场景的下游任务,并讨论为这些任务需求选择最合适方法的策略。
引用
@article{arxiv.2112.05644,
title = {Roominoes: Generating Novel 3D Floor Plans From Existing 3D Rooms},
author = {Kai Wang and Xianghao Xu and Leon Lei and Selena Ling and Natalie Lindsay and Angel X. Chang and Manolis Savva and Daniel Ritchie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.05644},
year = {2021}
}
备注
Symposium on Geometry Processing (SGP) 2021