Vi betraktar problemet med att lära sig objektarrangemang i en 3D-scen. Den viktigaste idén här är att lära sig hur objekt relaterar till mänskliga poser baserat på deras råd, användarvänlighet och nåbarhet. I motsats till modellering objekt-objekt förhållanden, modellera mänskliga-objekt förhållanden skalar linjärt i antalet objekt. Vi utformar lämpliga densitetsfunktioner baserat på 3D rumsliga funktioner för att fånga detta. Vi lär oss fördelningen av mänskliga poser i en scen med hjälp av en variant av Dirichlet process blandning modell som gör det möjligt att dela den densitet funktionsparametrar över samma objekttyper. Då kan vi resonera om arrangemangen av objekten i rummet baserat på dessa meningsfulla mänskliga poser. I våra omfattande experiment på 20 olika rum med totalt 47 objekt förutspådde vår algoritm korrekta placeringar med ett genomsnittsfel på 1,6 meter från marksanning. Genom att arrangera fem verkliga scener fick den ett poäng på 4,3/5 jämfört med 3,7 för den bästa baslinjemetoden.
I REF, Jiang et al. modellera en densitetsfunktion baserad på 3D-spatiala funktioner för att fånga objekt-objektet och det mänskliga objektförhållandet i en 3D-scen.
Learning Object Arrangements in 3D Scenes using Human Context
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}