3D 방 레이아웃을 파노라마 이미지의 큐브맵을 통해 딥 맨하탄 호프 변환으로 추정하기

단일 파노라마 이미지에서 3D 방 구조를 추정할 때 중요한 기하학적 구조는 전역 와이어프레임을 통해 간결하게 설명될 수 있습니다. 이 관찰에 근거하여, 우리는 학습 가능한 허프 변환(Hough Transform) 블록에서 장거리 기하학적 패턴을 모델링하여 3D 공간에서 벽을 추정하는 대안적인 접근법을 제시합니다. 우리는 큐브맵 타일의 이미지 특성을 맨해튼 세계(Manhattan world)의 허프 공간으로 변환하고, 특성을 직접 기하학적 출력에 매핑합니다. 컨벌루션 계층은 국소적인 그래디언트 유사 선 특성뿐만 아니라 전역 정보도 활용하여 단순한 네트워크 구조로 차단된 벽을 성공적으로 예측합니다. 대부분의 이전 연구와 달리, 예측은 각 큐브맵 타일마다 개별적으로 수행되고 그 후 조립되어 방 구조 추정을 얻습니다. 실험 결과, 최근 최신 연구들과 비교하여 예측 정확성과 성능 면에서 유사한 결과를 달성하였음을 보여줍니다. 코드는 https://github.com/Starrah/DMH-Net 에서 제공됩니다.