
摘要
室内场景的语义重建指的是场景理解与物体重建的联合任务。现有方法通常仅关注该问题中的单一环节,或仅针对独立物体进行处理。本文旨在弥合理解与重建之间的鸿沟,提出一种端到端的解决方案,仅凭单张图像即可联合重建房间布局、物体边界框及三维网格。与传统上将场景理解与物体重建分别处理的方法不同,我们的方法基于整体场景上下文,构建了一个由三个层次组成的粗到细的层级结构:1)包含相机位姿的房间布局;2)三维物体边界框;3)物体网格。我们认为,对每个组件上下文的理解有助于其他组件的解析,从而实现联合的场景理解与重建。在SUN RGB-D和Pix3D数据集上的实验结果表明,所提方法在室内布局估计、三维物体检测和网格重建任务中均显著优于现有方法,表现出一致的优越性能。
代码仓库
yinyunie/Total3DUnderstanding
官方
pytorch
GitHub 中提及
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| 3d-shape-reconstruction-on-pix3d | MGN | CD: 0.0836 EMD: N/A IoU: N/A |
| monocular-3d-object-detection-on-sun-rgb-d | Total3D joint | AP@0.15 (10 / NYU-37): 26.38 AP@0.15 (NYU-37): 14.28 |
| monocular-3d-object-detection-on-sun-rgb-d | Total3D w/o. joint | AP@0.15 (10 / NYU-37): 23.32 AP@0.15 (NYU-37): 13.25 |