Abstrakt. Att härleda 3D-objekt och layouten av inomhusscener från en enda RGB-D-bild fångad med en Kinect-kamera är en utmanande uppgift. Mot detta mål föreslår vi en högklassig grafisk modell och resonerar gemensamt om layouten, objekten och superpixlarna i bilden. I motsats till befintliga holistiska tillvägagångssätt utnyttjar vår modell detaljerad 3D-geometri med omvänd grafik och tillämpar uttryckligen ocklusions- och synlighetsbegränsningar för att respektera scenegenskaper och projektiv geometri. Vi kastar uppgiften som MAP-slutsats i en faktorgraf och löser den effektivt med hjälp av meddelandepassage. Vi utvärderar vår metod med avseende på flera baslinjer på den utmanande NYUv2 inomhusdatauppsättningen med 21 objektkategorier. Våra experiment visar att den föreslagna metoden kan sluta scener med en stor grad av skräp och ocklusioner.
Geiger och Wang REF föreslår en högkvalitativ grafisk modell för att tillsammans resonera om layout, objekt och superpixlar i scenbilden.
Joint 3D Object and Layout Inference from a Single RGB-D Image
{'venue': 'GCPR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}