論文の概要: Deep Layout of Custom-size Furniture through Multiple-domain Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08131v1
- Date: Tue, 15 Dec 2020 07:32:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-07 05:24:20.144176
- Title: Deep Layout of Custom-size Furniture through Multiple-domain Learning
- Title(参考訳): マルチドメイン学習によるカスタムサイズの家具の深いレイアウト
- Authors: Xinhan Di, Pengqian Yu, Danfeng Yang, Hong Zhu, Changyu Sun, YinDong
Liu
- Abstract要約: 提案されたモデルは,ディープレイアウトモジュール,ドメイン注意モジュール,次元ドメイン転送モジュール,エンドエンドトレーニングにおけるカスタムサイズのモジュールを組み合わせたものだ。
私たちは、プロのデザイナーによる7万10700ドルのデザインを含む、現実世界の内部レイアウトデータセットで実験を行います。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.259404056725123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose a multiple-domain model for producing a custom-size
furniture layout in the interior scene. This model is aimed to support
professional interior designers to produce interior decoration solutions with
custom-size furniture more quickly. The proposed model combines a deep layout
module, a domain attention module, a dimensional domain transfer module, and a
custom-size module in the end-end training. Compared with the prior work on
scene synthesis, our proposed model enhances the ability of auto-layout of
custom-size furniture in the interior room. We conduct our experiments on a
real-world interior layout dataset that contains $710,700$ designs from
professional designers. Our numerical results demonstrate that the proposed
model yields higher-quality layouts of custom-size furniture in comparison with
the state-of-art model.
- Abstract(参考訳): 本稿では,インテリアシーンでカスタムサイズの家具レイアウトを作成するための多領域モデルを提案する。
このモデルは、プロのインテリアデザイナーがカスタムサイズの家具でインテリアデコレーションソリューションをより迅速に作成できるようにすることを目的としている。
提案モデルは、エンドエンドトレーニングにおいて、ディープレイアウトモジュール、ドメインアテンションモジュール、次元ドメイン転送モジュール、カスタムサイズモジュールを組み合わせる。
シーン合成に関する先行研究と比較して,提案モデルは室内のカスタムサイズ家具の自動レイアウト機能を向上させる。
私たちは、プロのデザイナーによる7万10700ドルのデザインを含む、現実世界の内部レイアウトデータセットで実験を行います。
提案モデルは,最先端の家具と比較して,より高品質な家具のレイアウトが得られることを示す。
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