Abstrakt. Synfältet för standardkameror är mycket litet, vilket är en av huvudorsakerna till att kontextuell information inte är så användbar som den borde vara för objektdetektering. För att övervinna denna begränsning förespråkar vi användning av 360 • full-view panoraman i scen förståelse, och föreslå en helrum sammanhangsmodell i 3D. För en ingång panorama, vår metod utgångar 3D avgränsande lådor i rummet och alla större objekt inuti, tillsammans med deras semantiska kategorier. Vår metod genererar 3D-hypoteser baserade på kontextuella begränsningar och rankar hypoteserna holistiskt och kombinerar både nedifrån-och-upp-kontextinformation. För att träna vår modell konstruerar vi ett kommenterat panoramadataset och rekonstruerar 3D-modellen med hjälp av manuell annotering. Experiment visar att enbart baserat på 3D-kontext utan någon typ av bildregion, kan vi uppnå en jämförbar prestanda med den toppmoderna objektdetektorn. Detta visar att när FOV är stor, sammanhang är lika kraftfull som objekt utseende. Alla data och källkod finns tillgängliga online.
360 • panorama: Seminarieverket av Zhang et al. REF förespråkar användning av 360 • panoraman för inomhusscen förståelse, av den anledningen att FOV 360 • panoraman är mycket mer expansiva.
PanoContext: A Whole-Room 3D Context Model for Panoramic Scene Understanding
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}