Vi tar upp problemet med att förstå en inomhusscen från en enda bild när det gäller att återställa rummets geometri (golv, tak och väggar) och möbellayout. En stor utmaning för denna uppgift är att de flesta inomhusscener är belamrade av möbler och dekorationer, vars utseende varierar drastiskt mellan scener, vilket knappast kan modelleras (eller ens handmärkt) konsekvent. I detta dokument tar vi itu med detta problem genom att införa latenta variabler för att redovisa röran, så att den observerade bilden förklaras gemensamt av rummet och röran layout. Modellparametrarna hämtas från en träningsuppsättning bilder som endast är märkta med rummets geometri. Vårt tillvägagångssätt gör det möjligt att ta hänsyn till och sluta sig till rörmokeri inomhus utan handmärkning av röran i träningssetet, vilket ofta är felaktigt. Ändå överträffar det den senaste metoden med Hedau et al. 7 som kräver skräpetiketter. Som latent variabelbaserad metod har vårt tillvägagångssätt en intressant egenskap att latenta variabler används i direktkorrespondens med ett konkret visuellt koncept (clutter in the room) och därmed kan tolkas.
Wang m.fl. REF beaktade inomhusslammorna och modellerade rummets ansikten och skräplayouter tillsammans med latenta variabler.
Discriminative learning with latent variables for cluttered indoor scene understanding
{'venue': 'CACM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}