Befintliga metoder för att förstå inomhusscenen formulerar problemet som en strukturerad förutsägelseuppgift med fokus på att uppskatta 3D-gränsrutan som bäst beskriver scenlayouten. Olyckligtvis utnyttjar dessa metoder hög beställa potentialer som är beräkningsbart intractable och förlitar sig på ad-hoc approximationer för både lärande och inference. I denna artikel visar vi att de potentialer som vanligen används i litteraturen kan brytas ned i parvisa potentialer genom att utvidga begreppet integrerade bilder till geometri. Som en följd av detta krävs ingen heuristisk minskning av sökytan. I praktiken resulterar detta i stora förbättringar av prestandan i förhållande till hjärtats tillstånd, samtidigt som storleksordningen ökar snabbare.
Schwing m.fl. Ref visade nyligen att dessa potentialer är nedbrytbara i summor av parvisa potentialer genom att använda begreppet integrerad geometri.
Efficient structured prediction for 3D indoor scene understanding
{'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']}