Vi presenterar en mänsklig-centrerad metod för att ta prover och syntetisera 3D rum layouter och 2D-bilder därav, för att få storskalig 2D/3D bilddata med den perfekta per-pixel mark sanning. En tillskriven rumslig och/eller graf (S-AOG) föreslås representera inomhusscener. S-AOG är en probabilistisk grammatikmodell, där de terminala noderna är objektenheter inklusive rum, möbler och understödda objekt. Mänskliga sammanhang som kontextuella relationer kodas av Markov Random Fields (MRF) på de terminala noderna. Vi lär oss distributionerna från en inomhusscen dataset och prov nya layouter med Monte Carlo Markov Chain. Experiment visar att den föreslagna metoden på ett robust sätt kan ta prov på en stor variation av realistiska rumslayouter baserade på tre kriterier: i) visuell realism som jämförs med en modern rumsarrangemangsmetod, ii) noggrannheten hos de priskartläggningar med avseende på marksanning, och ii) funktionaliteten och naturligheten hos syntetiserade rum som utvärderats av människor.
qi m.fl. REF syntetiserar 3D rumslayouter baserade på mänskliga-centrerade relationer mellan möbler, för att uppnå visuell realism, funktionalitet och naturlighet i scenerna.
Human-Centric Indoor Scene Synthesis Using Stochastic Grammar
{'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']}