مشكلة استعادة التخطيط ثلاثي الأبعاد في المشاهد الداخلية كانت موضوع بحث رئيسي لأكثر من عقد من الزمن. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات رئيسية لم يتم حلها بعد. من بين الأكثر صلة، يفترض جزء كبير من الطرق الحالية الرائدة في هذا المجال افتراضات ضمنية أو صريحة حول المشاهد -- مثل التخطيطات الصندوقية أو المانهاتنية. بالإضافة إلى ذلك، تكون هذه الطرق حاليًا مكلفة من الناحية الحسابية وغير مناسبة للتطبيقات الفورية مثل توجيه الروبوتات والواقع المعزز/الواقع الافتراضي (AR/VR). في هذا العمل، نقدم نموذج CFL (زوايا للتخطيط)، وهو أول نموذج متكامل لاستعادة التخطيط ثلاثي الأبعاد على الصور البانورامية 360 درجة. تظهر نتائجنا التجريبية أننا نتفوق على أفضل ما هو موجود حاليًا بتخفيف الافتراضات حول المشهد وبتكلفة أقل. كما نوضح أن نموذجنا يعمم بشكل أفضل على تباينات موضع الكاميرا مقارنة بالأساليب التقليدية باستخدام EquiConvs، وهي نوع من الإشتقاق يتم تطبيقه مباشرة على الإسقاط الكروي وبالتالي يكون ثابتًا أمام تشوهات الإسقاط الأسطواني المتساوي (equirectangular distortions).صفحة الويب الخاصة بـ CFL: https://cfernandezlab.github.io/CFL/