HorizonNet: تعلم تصميم الغرفة باستخدام التمثيل ذو البعد الواحد وتوسيع البانوراما لزيادة البيانات

نقدم نهجًا جديدًا لمشكلة تقدير تخطيط الغرفة ثلاثية الأبعاد من صورة بانورامية واحدة. نمثل تخطيط الغرفة كثلاثة متجهات ذات بعد واحد (1D) ترمز، في كل عمود صورة، لمواقع الحدود بين الأرض والجدران، والسقف والجدران، وجود حدود بين الجدران. الشبكة المقترحة، HorizonNet، التي تم تدريبها على التنبؤ بتخطيط ذو البعد الواحد (1D)، تتفوق على النهج السابقة الأكثر تقدمًا. الإجراء المُعالج ما بعد التصميم الذي تم تصميمه لاستعادة تخطيطات الغرف ثلاثية الأبعاد من التوقعات ذات البعد الواحد (1D) يمكنه استنتاج شكل الغرفة بشكل آلي وبتكلفة حسابية منخفضة - يستغرق أقل من 20 مللي ثانية للصورة البانورامية الواحدة بينما قد تحتاج الأعمال السابقة إلى عشرات الثوانٍ. كما نقترح أيضًا زيادة بيانات Pano Stretch، والتي يمكن أن تعزز تنوع البيانات البانورامية وتُطبق على مهام التعلم المتعلقة بالبانوراما الأخرى. بسبب عدم توفر بيانات كافية لتخطيطات غير متوازي السطوح (non-cuboid)، قمنا بإعادة تصنيف 65 تخطيطًا عامًا من مجموعة البيانات الحالية لتحسين الدقة. يظهر نهجنا أداءً جيدًا في التخطيطات العامة من خلال النتائج النوعية والتحقق المتقاطع.