論文の概要: Windowed-FourierMixer: Enhancing Clutter-Free Room Modeling with Fourier Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18287v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 12:27:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 15:07:05.054509
• Title: Windowed-FourierMixer: Enhancing Clutter-Free Room Modeling with Fourier Transform
• Title（参考訳）: Windowed-FourierMixer:フーリエ変換によるクラッタフリールームモデリングの強化
• Authors: Bruno Henriques, Benjamin Allaert, Jean-Philippe Vandeborre
• Abstract要約: 室内空間の内部構造をモデル化する上で,単一画像からの室内環境の塗布が重要な役割を担っている。 我々はU-Formerアーキテクチャと新しいWindowed-FourierMixerブロックに基づく革新的なアプローチを提案する。 この新たなアーキテクチャは、対称性が普及する屋内シーンに関わるタスクに有利であることが証明されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.864321514889099
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the growing demand for immersive digital applications, the need to understand and reconstruct 3D scenes has significantly increased. In this context, inpainting indoor environments from a single image plays a crucial role in modeling the internal structure of interior spaces as it enables the creation of textured and clutter-free reconstructions. While recent methods have shown significant progress in room modeling, they rely on constraining layout estimators to guide the reconstruction process. These methods are highly dependent on the performance of the structure estimator and its generative ability in heavily occluded environments. In response to these issues, we propose an innovative approach based on a U-Former architecture and a new Windowed-FourierMixer block, resulting in a unified, single-phase network capable of effectively handle human-made periodic structures such as indoor spaces. This new architecture proves advantageous for tasks involving indoor scenes where symmetry is prevalent, allowing the model to effectively capture features such as horizon/ceiling height lines and cuboid-shaped rooms. Experiments show the proposed approach outperforms current state-of-the-art methods on the Structured3D dataset demonstrating superior performance in both quantitative metrics and qualitative results. Code and models will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 没入型デジタルアプリケーションへの需要が高まり、3dシーンの理解と再構築の必要性が大幅に高まっている。 この文脈では、内部空間の内部構造をモデル化する上で、1枚の画像から室内環境を塗布することが重要な役割を担っている。 近年の手法は部屋のモデリングにおいて顕著な進歩を見せているものの,再構築プロセスの指導にはレイアウト推定器の制約に頼っている。 これらの手法は、構造推定器の性能と、密集した環境におけるその生成能力に大きく依存する。 そこで,本稿では,u-formerアーキテクチャと新しいwindowed-fouriermixerブロックを用いた革新的なアプローチを提案する。 この新たなアーキテクチャは、対称性が普及している屋内シーンに関わるタスクに有利であることが証明され、水平線やシーリングの高さ線やキュービド型の部屋といった特徴を効果的に捉えることができる。 提案手法は, 定量的指標と質的結果の両方において, 優れた性能を示す構造化3dデータセットにおいて, 最先端の手法よりも優れていることを示す。 コードとモデルは公開される予定だ。

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