Vi föreslår en metod för att förstå 3D-geometrin i inomhusmiljöer (t.ex. sovrum, kök) samtidigt identifiera objekt i scenen (t.ex. sängar, soffor, dörrar). Vi fokuserar på hur modellering av geometri och placering av specifika objekt är till hjälp för förståelse av inomhusscener. Till exempel, sängar är kortare än de är breda, och är mer sannolikt att vara i mitten av rummet än skåp, som är höga och smala. Vi använder en generativ statistisk modell som integrerar en kameramodell, en omslutande rum "box", ramar (fönster, dörrar, bilder), och objekt (sängar, bord, soffor, skåp), var och en med sin egen tidigare på storlek, relativa dimensioner, och platser. Vi anpassar parametrarna för denna komplexa, flerdimensionella statistiska modell med hjälp av en MCMC provtagningsmetod som kombinerar diskreta förändringar (t.ex. lägga till en säng) och kontinuerliga parameterförändringar (t.ex. gör sängen större). Vi finner att införandet av objekt kategori leder till state-of-theart prestanda på rum layout uppskattning, samtidigt som det möjliggör erkännande endast baserat på geometri.
Pero m.fl. REF integrerade kameramodellen, en omslutande rumslåda, ramar (fönster, dörrar, bilder) och objekt (sängar, bord, soffor, skåp) för att generera layouthypoteser.
Bayesian geometric modeling of indoor scenes
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}