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公开(公告)号：CN109360232A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811049134.7
申请日：2018-09-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的室内场景布局估计方法和装置，该方法包括：运用训练集训练条件生成对抗网络，将待测室内图像输入至训练完成的条件生成对抗网络，预测生成与输入图像尺寸相同的布局边缘图；估计待测室内图像的消失点，从每个消失点等角度间隔引出射线，生成若干扇形区域；根据平均边缘强度最大准则确定采样扇形区域；对预测布局边缘图加高斯模糊，然后对采样扇形区域进行采样生成布局候选项；选出与预测布局边缘图最为相似的空间布局作为最终的布局估计结果。本发明为生成场景布局边界图提供更加完整的原始信息，无需显式假设数据的参数分布，能提高布局估计的准确率，在室内场景理解和三维重建任务中具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN109360232B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201811049134.7
申请日：2018-09-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的室内场景布局估计方法和装置，该方法包括：运用训练集训练条件生成对抗网络，将待测室内图像输入至训练完成的条件生成对抗网络，预测生成与输入图像尺寸相同的布局边缘图；估计待测室内图像的消失点，从每个消失点等角度间隔引出射线，生成若干扇形区域；根据平均边缘强度最大准则确定采样扇形区域；对预测布局边缘图加高斯模糊，然后对采样扇形区域进行采样生成布局候选项；选出与预测布局边缘图最为相似的空间布局作为最终的布局估计结果。本发明为生成场景布局边界图提供更加完整的原始信息，无需显式假设数据的参数分布，能提高布局估计的准确率，在室内场景理解和三维重建任务中具有重要的应用价值。
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