論文の概要: FlatLands: Generative Floormap Completion From a Single Egocentric View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16016v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 23:50:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.046569
• Title: FlatLands: Generative Floormap Completion From a Single Egocentric View
• Title（参考訳）: FlatLands: 単一のエゴセントリックな視点から生成するフロアマップの完成
• Authors: Subhransu S. Bhattacharjee, Dylan Campbell, Rahul Shome,
• Abstract要約: 単一ビューの鳥眼ビュー(BEV)フロアコンプリートのためのデータセットとベンチマークであるFlatLandsを紹介した。 データセットには、既存の6つのデータセットから描かれた17,656の屋内シーンからの270,575の観測が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.890782171333246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A single egocentric image typically captures only a small portion of the floor, yet a complete metric traversability map of the surroundings would better serve applications such as indoor navigation. We introduce FlatLands, a dataset and benchmark for single-view bird's-eye view (BEV) floor completion. The dataset contains 270,575 observations from 17,656 real metric indoor scenes drawn from six existing datasets, with aligned observation, visibility, validity, and ground-truth BEV maps, and the benchmark includes both in- and out-of-distribution evaluation protocols. We compare training-free approaches, deterministic models, ensembles, and stochastic generative models. Finally, we instantiate the task as an end-to-end monocular RGB-to-floormaps pipeline. FlatLands provides a rigorous testbed for uncertainty-aware indoor mapping and generative completion for embodied navigation.
• Abstract（参考訳）: 単一の自我中心の画像は、通常、床のごく一部しか捉えないが、周囲の完全なメートル法地図は、屋内ナビゲーションのような応用に役立てる。 単一ビューの鳥眼ビュー(BEV)フロアコンプリートのためのデータセットとベンチマークであるFlatLandsを紹介した。 データセットには、既存の6つのデータセットから描かれた17,656のリアルなメートル法屋内シーンからの270,575の観測結果が含まれており、一致した観察、可視性、妥当性、地上のBEVマップ、およびベンチマークには、in-of-distriionとout-out-distriionの両方の評価プロトコルが含まれている。 学習自由アプローチ,決定論的モデル,アンサンブル,確率的生成モデルを比較した。 最後に、タスクをエンドツーエンドのモノラルなRGB-to-floormapsパイプラインとしてインスタンス化する。 FlatLandsは、不確実性を認識した屋内マッピングと、埋め込みナビゲーションのための生成完了のための厳格なテストベッドを提供する。

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