論文の概要: Learning to Reconstruct 3D Non-Cuboid Room Layout from a Single RGB Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07986v1
• Date: Fri, 16 Apr 2021 09:24:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 14:21:56.463952
• Title: Learning to Reconstruct 3D Non-Cuboid Room Layout from a Single RGB Image
• Title（参考訳）: 単一のrgb画像から3次元非キューブ室レイアウトを再構築する学習
• Authors: Cheng Yang and Jia Zheng and Xili Dai and Rui Tang and Yi Ma and Xiaojun Yuan
• Abstract要約: 単一画像から部屋の囲い3次元構造を再構築することを目的としている。 本稿では,室内のより一般的な仮定,すなわち1つの天井,1つの床,2つの垂直壁からなる部屋配置について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.5277483805739
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-image room layout reconstruction aims to reconstruct the enclosed 3D structure of a room from a single image. Most previous work relies on the cuboid-shape prior. This paper considers a more general indoor assumption, i.e., the room layout consists of a single ceiling, a single floor, and several vertical walls. To this end, we first employ Convolutional Neural Networks to detect planes and vertical lines between adjacent walls. Meanwhile, estimating the 3D parameters for each plane. Then, a simple yet effective geometric reasoning method is adopted to achieve room layout reconstruction. Furthermore, we optimize the 3D plane parameters to reconstruct a geometrically consistent room layout between planes and lines. The experimental results on public datasets validate the effectiveness and efficiency of our method.
• Abstract（参考訳）: 単一画像から部屋の囲い3次元構造を再構築することを目的としている。 以前の作品のほとんどがキュボイド型である。 本稿では,室内のより一般的な仮定,すなわち1つの天井,1つの床,2つの垂直壁からなる部屋配置について考察する。 この目的のために,まず畳み込みニューラルネットワークを用いて隣接壁間の平面および垂直線を検出する。 一方,各平面の3次元パラメータを推定する。 次に, 簡易かつ効果的な幾何学的推論手法を適用し, 室内レイアウト再構成を実現する。 さらに, 3次元平面パラメータを最適化し, 平面と直線間の空間配置を幾何的に整合的に再構成する。 公開データセットにおける実験結果は,提案手法の有効性と有効性を検証する。

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