I detta brev föreslår vi en ny procedur för tredimensionell layout återställning av inomhusscener från enkel 360 • panoramabilder. Med sådana bilder, alla scener ses på en gång, så att vi kan återställa stängda geometrier. Vår metod kombinerar strategiskt den noggrannhet som ges av geometriska resonemang (linjer och försvinnande punkter) med den högre nivån av data abstraktion och mönsterigenkänning som uppnås genom djupinlärning tekniker (kant och normala kartor). Således tar vi fram strukturella hörn där vi skapar layouthypoteser av rummet om Manhattan världen. Den bästa layoutmodellen väljs, vilket ger bra prestanda på både enkla rum (box-typ), och komplexa formade rum (med mer än fyra väggar). Experiment av den föreslagna metoden utförs inom två offentliga dataset, SUN360 och Stanford (2D-3D-S) som visar fördelarna med att uppskatta layouter genom att kombinera geometri och djupt lärande och effektiviteten i vårt förslag med avseende på den senaste tekniken. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1).
Motiverad av behovet av att ta itu med komplexa rumsgeometrier genererar REF layouthypoteser genom geometriska resonemang från en liten uppsättning strukturella hörn som erhålls från kombinationen av geometri och djupt lärande.
Layouts From Panoramic Images With Geometry and Deep Learning
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}