室内シーンにおける3Dレイアウトの復元問題は、10年以上にわたり主要な研究テーマとなっています。しかし、未解決の重要な課題がいくつか残っています。その中でも特に重要な課題として、現行の多くの手法がシーンに対して明示的または暗黙的に仮定を設けています（例えば、箱型やマンハッタン型のレイアウト）。また、現在の手法は計算量が多く、ロボットナビゲーションやAR/VRなどのリアルタイムアプリケーションには適していないという問題もあります。本研究では、CFL (Corners for Layout) を提案します。これは360度画像に対する3Dレイアウトの復元を初めて端から端まで実現するモデルです。実験結果により、我々の手法はシーンに関する仮定を緩和しつつも現行の最先端技術を上回り、かつ低いコストで動作することが示されました。さらに、EquiConvs（球面射影に直接適用される畳み込みの一形態であり、等角投影変形に対して不変である）を使用することで、従来のアプローチよりもカメラ位置の変動に対する汎化性能が優れていることも確認しました。CFL ページ: https://cfernandezlab.github.io/CFL/