論文の概要: Towards Full-to-Empty Room Generation with Structure-Aware Feature Encoding and Soft Semantic Region-Adaptive Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05396v1
• Date: Fri, 10 Dec 2021 09:00:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-13 14:49:01.716387
• Title: Towards Full-to-Empty Room Generation with Structure-Aware Feature Encoding and Soft Semantic Region-Adaptive Normalization
• Title（参考訳）: 構造認識特徴符号化とソフトセマンティクス領域適応正規化による全空室生成に向けて
• Authors: Vasileios Gkitsas, Nikolaos Zioulis, Vladimiros Sterzentsenko, Alexandros Doumanoglou, Dimitrios Zarpalas
• Abstract要約: 本稿では,ソフトセマンティックな領域適応正規化モジュール (softSEAN) ブロックを提案する。 我々のアプローチは、トレーニングの複雑さと非微分可能性の問題を緩和することの利点の他に、比較した手法を量的にも質的にも上回っている。 我々のSoftSEANブロックは、既存の識別および生成モデルのためのドロップインモジュールとして使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.64622529651677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The task of transforming a furnished room image into a background-only is extremely challenging since it requires making large changes regarding the scene context while still preserving the overall layout and style. In order to acquire photo-realistic and structural consistent background, existing deep learning methods either employ image inpainting approaches or incorporate the learning of the scene layout as an individual task and leverage it later in a not fully differentiable semantic region-adaptive normalization module. To tackle these drawbacks, we treat scene layout generation as a feature linear transformation problem and propose a simple yet effective adjusted fully differentiable soft semantic region-adaptive normalization module (softSEAN) block. We showcase the applicability in diminished reality and depth estimation tasks, where our approach besides the advantages of mitigating training complexity and non-differentiability issues, surpasses the compared methods both quantitatively and qualitatively. Our softSEAN block can be used as a drop-in module for existing discriminative and generative models. Implementation is available on vcl3d.github.io/PanoDR/.
• Abstract（参考訳）: 全体のレイアウトやスタイルを保ちながら、シーンコンテキストに大きな変更を加える必要があるため、空き部屋イメージを背景のみに変換する作業は極めて困難である。 フォトリアリスティックで構造的一貫性のある背景を得るために、既存のディープラーニング手法では、イメージインペインティングアプローチを採用するか、シーンレイアウトの学習を個別のタスクとして取り入れ、後に完全に区別できないセマンティック領域適応正規化モジュールで活用する。 これらの欠点に対処するために,シーンレイアウト生成を特徴線形変換問題として扱い,完全微分可能なソフトセマンティクス領域適応正規化モジュール(softsean)ブロックを提案する。 そこでは,学習の複雑さと非微分可能性の問題の軽減に加えて,比較手法を定量的かつ定性的に上回っている。 当社のsoftseanブロックは、既存の判別および生成モデルのドロップインモジュールとして使用できる。 vcl3d.github.io/PanoDR/で実装できる。

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