Målet med detta papper är att ta en enda 2D-bild av en scen och återställa 3D-strukturen i form av en liten uppsättning faktorer: en layout som representerar de omgivande ytorna samt en uppsättning objekt som representeras i form och pose. Vi föreslår en konvolutionell neural nätverk-baserad metod för att förutsäga denna representation och jämföra den på en stor datauppsättning av inomhusscener. Våra experiment utvärderar ett antal praktiska designfrågor, visar att vi kan dra slutsatsen denna representation, och kvantitativt och kvalitativt visa dess förtjänster jämfört med alternativa representationer.
Nyligen, Tulsiani et al. REF introducerar inlärning av en 3D scen representation som består av en rumslayout och en uppsättning objekt former.
Factoring Shape, Pose, and Layout from the 2D Image of a 3D Scene
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}