Detta papper fokuserar på uppgiften rum layout uppskattning från en monocular RGB bild. Tidigare arbeten bryter problemet i två deluppgifter: semantisk segmentering av golv, väggar, tak för att producera layouthypoteser, följt av en iterativ optimering steg för att rangordna dessa hypoteser. Däremot antar vi en mer direkt formulering av detta problem som en av att uppskatta en ordnad uppsättning av rum layout nyckelpunkter. Rumslayouten och motsvarande segmentering är helt specificerad med tanke på platserna för dessa beställda keypoints. Vi förutspår platserna för rummet layout nyckelpunkter med RoomNet, en end-to-end trainingable encodedecoder nätverk. På den utmanande benchmarking dataset Hedau och LSUN, vi uppnå state-of-the-art prestanda tillsammans med 200× till 600× speedup jämfört med det senaste arbetet. Dessutom presenterar vi valfria tillägg till RoomNet-arkitekturen som inkluderar återkommande beräkningar och minnesenheter för att förfina nyckelpunkter under samma parametriska kapacitet.
Dessutom Lee et al. REF antog en direkt formulering av detta problem genom att förutsäga platserna för nyckelpunkterna för rumslayouten med ett slutnät.
RoomNet: End-to-End Room Layout Estimation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}