GEOMETRIC CONTEXT AND ORIENTATION MAP COMBINATION FOR INDOOR CORRIDOR MODELING USING A SINGLE IMAGE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Since people spend most of their time indoors, their indoor activities and related issues in health, security and energy consumption have to be understood. Hence, gathering and representing spatial information of indoor spaces in form of 3D models become very important. Considering the available data gathering techniques with respect to the sensors cost and data processing time, single images proved to be one of the reliable sources. Many of the current single image based indoor space modeling methods are defining the scene as a single box primitive. This domain-specific knowledge is usually not applicable in various cases where multiple corridors are joined at one scene. Here, we addressed this issue by hypothesizing-verifying multiple box primitives which represents the indoor corridor layout. Middle-level perceptual organization is the foundation of the proposed method, which relies on finding corridor layout boundaries using both detected line segments and virtual rays created by orthogonal vanishing points. Due to the presence of objects, shadows and occlusions, a comprehensive interpretation of the edge relations is often concealed. This necessitates the utilization of virtual rays to create a physically valid layout hypothesis. Many of the former methods used Orientation Map or Geometric Context to evaluate their proposed layout hypotheses. Orientation map is a map that reveals the local belief of region orientations computed from line segments, and in a segmented image geometric context uses color, texture, edge, and vanishing point cues to estimate the likelihood of each possible label for all super-pixels. Here, the created layout hypotheses are evaluated by an objective function which considers the fusion of orientation map and geometric context with respect to the horizontal viewing angle at each image pixel. Finally, the best indoor corridor layout hypothesis which gets the highest score from the scoring function will be selected and converted to a 3D model. It should be noted that this method is fully automatic and no human intervention is needed to obtain an approximate 3D reconstruction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».