Indoor scen förståelse är centralt för tillämpningar som robot navigering och mänsklig följeslagare hjälp. Under de senaste åren har datadrivna djupa neurala nätverk överträffat många traditionella metoder tack vare sin förmåga att lära sig representation. En av flaskhalsarna i utbildningen för bättre representationer är mängden tillgängliga sanningsdata per pixel som krävs för centrala scenförståelseuppgifter såsom semantisk segmentering, normal förutsägelse och objektgränsdetektering. För att komma till rätta med detta problem föreslogs ett antal arbeten med hjälp av syntetiska data. Det saknas dock en systematisk studie av hur sådana syntetiska data genereras. I detta arbete introducerar vi ett storskaligt syntetiskt dataset med 500K fysiskt baserade renderade bilder från 45K realistiska 3D inomhusscener. Vi studerar effekterna av renderingsmetoder och scenbelysning på träning för tre datorseende uppgifter: ytnormal förutsägelse, semantisk segmentering och objektgränsdetektering. Denna studie ger insikter i de bästa metoderna för utbildning med syntetiska data (mer realistisk rendering är värt det) och visar att förutbildning med vår nya syntetiska datauppsättning kan förbättra resultaten utöver den nuvarande tekniken på alla tre uppgifter.
Till exempel Zhang et al. presentera en stor 3D inomhus scen datauppsättning för scen förståelse REF.
Physically-Based Rendering for Indoor Scene Understanding Using Convolutional Neural Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}