I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att känna igen element i planritningar. Förutom väggar och rum strävar vi efter att känna igen olika golvplanselement, såsom dörrar, fönster och olika typer av rum, i golvlayouterna. För detta ändamål, vi modellerar en hierarki av golvplan element och designa en djup multi-task neurala nätverk med två uppgifter: en för att lära sig att förutsäga rum gränsöverskridande element, och den andra för att förutsäga rum med typer. Ännu viktigare är att vi formulerar den rumsöverskridande uppmärksamhetsmekanismen i vår rumsliga kontextuella modul för att noggrant ta hänsyn till rumsöverskridande egenskaper för att förbättra rumstypprognoserna. Dessutom designar vi en kors-och-inom-task viktad förlust för att balansera multi-märkning uppgifter och förbereda två nya dataset för golvplan igenkänning. Experimentella resultat visar att vårt nätverk är överlägset och effektivt i förhållande till de senaste metoderna.
Dessutom inlärs rumsliga relationer mellan klasser av olika typer av rum genom en kontextmodul REF, och en multi-task metod tillämpas för att maximera lärandet av golvplan element.
Deep Floor Plan Recognition Using a Multi-Task Network With Room-Boundary-Guided Attention
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}