論文の概要: Convex Decomposition of Indoor Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04246v2
• Date: Thu, 13 Jul 2023 15:57:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-14 10:20:42.197567
• Title: Convex Decomposition of Indoor Scenes
• Title（参考訳）: 室内シーンの凸分解
• Authors: Vaibhav Vavilala and David Forsyth
• Abstract要約: 複雑な屋内シーンをプリミティブに解析する手法について述べる。 プリミティブは単純な凸です。 評価手法により, プリミティブ表現からの誤差は, 一つの画像から深度を予測する誤差に匹敵することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We describe a method to parse a complex, cluttered indoor scene into primitives which offer a parsimonious abstraction of scene structure. Our primitives are simple convexes. Our method uses a learned regression procedure to parse a scene into a fixed number of convexes from RGBD input, and can optionally accept segmentations to improve the decomposition. The result is then polished with a descent method which adjusts the convexes to produce a very good fit, and greedily removes superfluous primitives. Because the entire scene is parsed, we can evaluate using traditional depth, normal, and segmentation error metrics. Our evaluation procedure demonstrates that the error from our primitive representation is comparable to that of predicting depth from a single image.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な室内シーンをプリミティブに解析する方法について述べる。 プリミティブは単純な凸です。 提案手法は,RGBD入力からシーンを一定数の凸に解析するために学習された回帰手法を用いており,任意のセグメンテーションを受け入れて分解を改善することができる。 その結果は下降法で研磨され、凸を調整して非常によくフィットし、強欲に余分な原始物を取り除く。 シーン全体が解析されるので、従来の深さ、正規度、セグメンテーションエラーメトリクスを使って評価できる。 評価手法により, プリミティブ表現からの誤差は, 一つの画像から深度を予測する誤差に匹敵することを示した。

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