摘要

我们提出一种从单张图像预测房间布局的算法，该算法能够跨全景图与透视图、矩形布局与更复杂的布局（如L形房间）实现良好泛化。与近期多数方法先将图像分解为透视图像不同，我们的方法直接在全景图像上进行处理。我们的网络架构与RoomNet相似，但通过基于消失点对图像进行对齐、预测多个布局元素（包括角点、边界、尺寸及平移量），并基于预测结果拟合受约束的曼哈顿布局，从而实现了性能提升。在处理全景图时，我们的方法在速度与精度方面均表现优异，优于现有大多数方法；在处理透视图时，其精度位居前列，且能够同时处理矩形（立方体状）布局与更一般的曼哈顿布局。