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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 868 - 873 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2022.22.0125
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In this paper, we present a lightweight deep learning model for room layout estimation. We build on the work in HorizonNet, in which a 3D room is restored from a single panoramic picture using three steps (pre-processing, feature extraction, and post-processing) by studying the efficient computation of the feature extraction part. In contrast to the baseline method that uses a combination of a typical residual network (ResNet) and long short-term memory (LSTM) as its principal architecture, we focus on the use of a platform-aware neural architecture search for mobile applications (MnasNet) and a gated recurrent unit (GRU) instead of conventional LSTM. Subsequently, hyperparameters of the suggested architectures are selected using sampling-based optimization. In our qualitative and quantitative experiments, the lightweight model using the combination of MnasNet and GRU required approximately half as many parameters compared to the original method for competitive performance of room layout estimation. Based on the Manhattan world assumption, the proposed architecture was validated using Stanford2D3D, PanoContext, and our real-world panorama dataset collected by off-the-shelf software in RICOH THETA Z1.
목차
Abstract
I. 서론
II. 연구 배경
III. 제안 방법
IV. 결과 및 토의
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
C. Lee, V. Badrinarayanan, T. Malisiewicz, and A. Rabinovich, “RoomNet: End-To-End Room layout estimation,” Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 4865-4874, 2017.
C. Zou, A. Colburn, Q. Shan, and D. Hoiem, “LayoutNet: Reconstructing the 3D Room Layout From a Single RGB Image,” Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2051-2059, 2018.
C. Sun, CW Hsiao, M. Sun, and HT. Chen, “HorizonNet: Learning room layout with 1D representation and pano stretch data augmentation,” Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1047-1056, 2019.
C. Sun, M. Sun, and HT. Chen, “HoHoNet: 360 indoor holistic understanding with latent horizontal features,” Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2573-2582, 2021.
Y. Zhang, S. Song, P. Tan, and J. Xiao, “PanoContext: A whole-room 3D context model for panoramic scene understanding,” European Conference on Computer Vision, Springer, Cham, pp. 668-686, 2014.
C. Zou, A. Colburn, Q. Shan, and D. Hoiem, “LayoutNet: Reconstructing the 3D Room Layout From a Single RGB Image,” Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 2051-2059, 2018.
C. Sun, CW Hsiao, M. Sun, and HT. Chen, “HorizonNet: Learning room layout with 1D representation and pano stretch data augmentation,” Proc. of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1047-1056, 2019.
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Y. Zhang, S. Song, P. Tan, and J. Xiao, “PanoContext: A whole-room 3D context model for panoramic scene understanding,” European Conference on Computer Vision, Springer, Cham, pp. 668-686, 2014.
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