An Improved Fuzzy Decision and Geometric Inference-Based Indoor Layout Estimation Model From RGB-D Images
Notice bibliographique
Résumé
Indoor layout estimation is a critical aspect of indoor scene understanding, aiming to recover and reconstruct the geometric structure information of indoor spaces by analyzing images or depth data. The indoor layout estimation is a challenging task due to the complexity of the indoor environment, including the unstructured geometric construction and complex illumination conditions. To address these issues, an improved fuzzy decision and geometric inference-based indoor layout estimation model from red, green, blue, and depth (RGB-D) images is proposed in this article. In the proposed model, to address the challenges of fixed plane detection thresholds, missing wall planes, and depth data loss due to transparent or reflective materials, three main improved modules are presented, namely, the fuzzy decision-based threshold adjustment (FDTA) module, the region growing-based wall supplement (RGWS) module, and the geometric inference-based depth completion (GIDC) module. The FDTA module is used to optimize the plane detection results based on the initial plane detected of the wall and floor to improve the accuracy and robustness of layout estimation. Then, the RGWS module supplements missing wall planes in the preliminary detection results, while the GIDC module completes missing depth information due to transparency or reflectivity in the input images. Experimental results show that the proposed method significantly improves the accuracy and robustness of indoor layout estimation, providing a reliable and efficient solution for complex indoor scenes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 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 ».