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UIUCら、1枚のパノラマ画像から3Dルームレイアウトを推定し再構築する手法を発表

イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(UIUC)とZillow Groupの研究者らは、1枚のパノラマ画像から3Dルームレイアウトを推定し再構築する手法「LayoutNet」発表しました。

論文:LayoutNet: Reconstructing the 3D Room Layout from a Single RGB Image
著者:Chuhang Zou, Alex Colburn, Qi Shan, Derek Hoiem
GitHub – zouchuhang/LayoutNet

本稿は、パノラマ画像やパースペクティブから3Dルームレイアウトを推定するアルゴリズムを提案します。

本提案手法は、3つのステップで動作します。最初に、消失点を分析し、水平になるように画像を整列させ、CNNを用いてレイアウト接合点と境界確率マップを予測、最後に3Dレイアウトパラメータを、予測されたコーナーおよび境界に適合するように最適化します。

また、本アーキテクチャは、RoomNetと似ていますが、消失点に基づいて画像を整列させ、複数のレイアウト要素(コーナー、境界線、サイズ、平行移動)を予測するので、いわゆる箱型の直方体ではないL字型のレイアウトにも対応します。