På senare tid har intresset för scenbildning ökat inom forskarsamhället. Modeller som används för att generera scenlayouter från textbeskrivning ignorerar dock till stor del möjliga visuella variationer inom den struktur som dikteras av texten. Vi föreslår LayoutVAE, en variationsbaserad autoenkoderbaserad ram för att generera stokastiska scenlayouter. LayoutVAE är ett mångsidigt modelleringsramverk som gör det möjligt att generera fullständiga bildlayouter med en etikettuppsättning, eller per etikettlayouter för en befintlig bild med en ny etikett. Dessutom är den också kapabel att upptäcka ovanliga layouter, potentiellt ger ett sätt att utvärdera layoutgenerering problem. Omfattande experiment på MNIST-Layouts och utmanande COCO 2017 Panoptiska datauppsättningen verifierar effektiviteten i vårt föreslagna ramverk.
Nyligen, Jyothi et al. föreslå LayoutVAE REF, som är ett generativt ramverk som kan syntetisera scenlayout med en uppsättning etiketter.
LayoutVAE: Stochastic Scene Layout Generation From a Label Set
{'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']}