بالنظر إلى صورة بانورامية مفردة باللون والضوء (RGB)، فإن الهدف من إعادة بناء التخطيط ثلاثي الأبعاد هو تقدير تخطيط الغرفة من خلال التنبؤ بالأركان وحدود الأرضية وحدود السقف. وقد كان النهج الشائع هو استخدام شبكات التحويل التقليدية للتنبؤ بالأركان والحدود، تليها معالجة ما بعد لتقديم التخطيط ثلاثي الأبعاد. ومع ذلك، فإن التشوهات المتغيرة في الفضاء في الصور البانورامية ليست متوافقة مع خاصية الانزياح المكافئ للتحويلات التقليدية، مما يؤدي إلى تدهور الأداء. بدلاً من ذلك، نقترح استخدام التحويلات الكروية.网络在这里应该翻译为"الشبكة"،所以这段话调整如下：بالنظر إلى صورة بانورامية مفردة باللون والضوء (RGB)، فإن الهدف من إعادة بناء التخطيط ثلاثي الأبعاد هو تقدير تخطيط الغرفة من خلال التنبؤ بالأركان وحدود الأرضية وحدود السقف. وقد كان النهج الشائع هو استخدام شبكات التحويل التقليدية للتنبؤ بالأركان والحدود، تليها معالجة ما بعد لتقديم التخطيط ثلاثي الأبعاد. ومع ذلك، فإن التشوهات المتغيرة في الفضاء في الصور البانورامية ليست متوافقة مع خاصية الانزياح المكافئ للتحويلات التقليدية، مما يؤدي إلى تدهور الأداء. بدلاً من ذلك، نقترح استخدام التحويلات الكروية. النتيجة هي الشبكة التي نطلق عليها اسم OmniLayout (أومنيلايوت)، والتي تقوم بالتحويل مباشرة على سطح الكرة، باستخدام عينات حسب الإسقاط العكسي للأسطواني المتساوي المساحة وبالتالي تكون ثابتة بالنسبة للتشوهات الأسطوانية المتساوية المساحة.باستخدام مؤشر تقييم جديد، نظهر أن شبكتنا تقلل الخطأ في المناطق المشوهة بشدة (بالقرب من القطبين) بنسبة حوالي 25٪ عند مقارنتها بالشبكات التحويلية التقليدية. النتائج التجريبية تظهر أن OmniLayout (أومنيلايوت) تتفوق على أفضل الأساليب الحالية بنسبة حوالي 4٪ في كل من مجموعتين مختلفتين من البيانات المرجعية (PanoContext و Stanford 2D-3D).الرمز البرمجي متاح على الرابط: https://github.com/rshivansh/OmniLayout