論文の概要: FloorLevel-Net: Recognizing Floor-Level Lines with
Height-Attention-Guided Multi-task Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02462v1
- Date: Tue, 6 Jul 2021 08:17:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-07 23:12:44.250271
- Title: FloorLevel-Net: Recognizing Floor-Level Lines with
Height-Attention-Guided Multi-task Learning
- Title（参考訳）: floorlevel-net:高度誘導マルチタスク学習によるフロアレベルライン認識
- Authors: Mengyang Wu, Wei Zeng, Chi-Wing Fu
- Abstract要約: 本研究は, 教師付き深層学習手法を用いて, ストリートビュー画像中のフロアレベル線の位置を求める問題に対処する。
まず、新しいデータセットをコンパイルし、トレーニングサンプルを合成する新しいデータ拡張スキームを開発する。
次にFloorLevel-Netを設計する。FloorLevel-Netは、ファサードと暗黙のフロアレベルラインの明示的な特徴を関連付けるマルチタスク学習ネットワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.30194762653723
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ability to recognize the position and order of the floor-level lines that
divide adjacent building floors can benefit many applications, for example,
urban augmented reality (AR). This work tackles the problem of locating
floor-level lines in street-view images, using a supervised deep learning
approach. Unfortunately, very little data is available for training such a
network $-$ current street-view datasets contain either semantic annotations
that lack geometric attributes, or rectified facades without perspective
priors. To address this issue, we first compile a new dataset and develop a new
data augmentation scheme to synthesize training samples by harassing (i) the
rich semantics of existing rectified facades and (ii) perspective priors of
buildings in diverse street views. Next, we design FloorLevel-Net, a multi-task
learning network that associates explicit features of building facades and
implicit floor-level lines, along with a height-attention mechanism to help
enforce a vertical ordering of floor-level lines. The generated segmentations
are then passed to a second-stage geometry post-processing to exploit
self-constrained geometric priors for plausible and consistent reconstruction
of floor-level lines. Quantitative and qualitative evaluations conducted on
assorted facades in existing datasets and street views from Google demonstrate
the effectiveness of our approach. Also, we present context-aware image overlay
results and show the potentials of our approach in enriching AR-related
applications.
- Abstract（参考訳）: 隣接する建物の床を分割するフロアレベルラインの位置と順序を認識する能力は、都市拡張現実(AR)など、多くの応用に有用である。
本研究は, 教師付き深層学習手法を用いて, ストリートビュー画像中のフロアレベル線の位置を求める問題に対処する。
残念なことに、現在のストリートビューデータセットの$-$は、幾何学的属性を持たないセマンティックアノテーションを含むネットワークや、パースペクティブを含まない修正ファサードといったトレーニング用のデータはほとんどありません。
この問題に対処するため,我々はまず,新しいデータセットをコンパイルし,既存のファサードの豊富な意味を嫌がらせ(i)し,(ii)多様な街並みの建築物の視点からトレーニングサンプルを合成する新しいデータ拡張手法を開発した。
次にFloorLevel-Netを設計する。FloorLevel-Netは、ファサードと暗黙のフロアレベルラインの明示的な特徴と、フロアレベルラインの垂直順序を強制するハイトアテンション機構を関連付けるマルチタスク学習ネットワークである。
生成されたセグメンテーションは第2段階の幾何後処理に渡され、フロアレベルラインの可塑性かつ一貫した再構築のために自己制約付き幾何前処理を利用する。
既存のデータセットのファサードとgoogleのストリートビューで行った定量的・質的評価は、このアプローチの有効性を示しています。
また、文脈対応画像オーバーレイ結果を示し、AR関連アプリケーションの強化におけるアプローチの可能性を示す。
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