基于条件生成对抗网络的室内场景布局估计

发布时间：2020-10-21 19:48

　　 图像场景理解一直都是计算机视觉领域的研究热点,室内场景布局估计则是场景理解任务的关键单元。针对RGB室内场景布局感知问题,本文利用对抗学习设计一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的室内场景布局估计方法,以预测房间的空间布局结构。首先,针对插值放大易导致布局边缘图边界线模糊的问题,采用增加卷积层和反卷积层深度的策略,提出一种新的编码-解码网络(Encoder-Decoder),以构建条件生成对抗网络的生成网络,生成与原始图像尺寸相同的布局边缘图。然后,针对生成对抗网络训练的难以收敛问题,采用多尺度策略构建生成网络的多尺度监督网络,以加速收敛。接着,以原始输入图像和真实布局边缘图为条件,基于上述多尺度监督的编码-解码网络为生成器和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为判别器,有机构成室内场景布局估计模型;布局约束条件对抗损失引导下,采用小批量随机梯度下降训练条件生成对抗网络模型;利用即得布局估计网络模型,生成高分辨布局边缘图。再然后,采用消失点估计法计算房间消失点;从三个消失点出发等角度间隔引出射线,形成扇区,根据平均最大边缘强度准则生成采样扇区;以高分辨率布局边缘图为参考基准,并做高斯模糊,以扩大边界线的覆盖范围,生成一系列高质量布局候选项。最后,根据布局候选项与即得高分辨率布局边缘图之间重叠率和全局匹配得到的相似度,采取最大化策略选取最优的室内场景布局。LSUN和Hedau标准数据集的实验结果和分析表明,相较于其他布局估计方法,本文方法能从整体视角理解室内场景布局,较为准确地预测房间的三维空间布局结构,划分各个区域面,以提高空间布局估计精确度;本文布局估计网络模型的泛化性能较好,能用于预测各种复杂的室内场景。
【学位单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP391.41;TP183
【部分图文】：

2.2 二维平面布局映射为 3D 空间结构布局示意的看出一个房间的 3D 盒模型状的空间结得到的消失点进行采样生成的二维平面布局依次对应三维空间结构布局中的 A，B，C，点 VP1，直线 ad 和直线 bc 相较于远水平消。布局进行参数化表示可以使计算机语言和技不同的区域可以用多边形表示，每个多边形墙、左墙。从房间布局的整体结构考虑，根了 11 种不同类型的房间布局。如图 2.3 所

图 2.4 参数化室内场景布局示意图的交叉点给出了四个顶点ip 。由这四个顶点描述个墙壁。射线的交点从消失点v出发，通过交叉点1e ，2e ，3e ，4e 。现在可以描述另外四个由 ( ;i p 的两个墙壁以及天花板和地面。当交点ip 和ie 位于被完全剪除或者忽略。此外，文献[7]还为这些多底部的多边形区域是没有任何歧义，因此总是被标多边形区域从左到右依次被标记为左墙、前面墙们将依次被标记为左墙、右墙。如果只有一个墙是

（a）线段图 （b）方向图图 2.6 室内场景图像的线段集，方向图容易理解，区域（1）像是水平面，因为旁边存在方向不同的绿线和蓝线；区域，因为旁边的红线和绿线。（b）为方向图，根据不同区域的方向进行着色。图（OrientationMap，OM）是通过计算线段信息获取的，表示了每个区域的置一个像素有两个不同的线段支持取向，那么这两条不同方向的线段就能够明确的像素方向，即附近的像素与这两条线段的方向均垂直，例如，在图 2.6（b）可能在水平表面上，因为它上方有一条绿线，右边有一条蓝线，使像素（1）垂方向。此外，像素（2）似乎在一个垂直表面，因为上面的绿线和下面的红线在此外，虽然像素（2）下面还有一条蓝色线，但它的支持被绿线阻挡在蓝线和该此，一条线的支撑可以延伸至与其方向相同的线相交，即它所支撑的表面的法向一条线不能存在于实际垂直于它的平面上。除了边界遮挡，通过这个逻辑推理确的方向图。
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本文编号：2850525