360°图像中的几何结构深度估计框架与室内场景理解

"基于几何结构的室内深度估计框架在360°图像中的应用" 本文主要探讨了如何利用几何结构信息来改进360°室内图像的深度估计。深度估计是计算机视觉领域的一个核心问题，它对于地图检索、导航以及3D场景理解等应用至关重要。随着便携式全景相机的普及，从360°图像中获取深度信息的需求日益增加。 作者提出了一种创新的深度估计框架，该框架特别关注室内场景的几何结构，包括角落、边缘和平面。这个框架有两个关键方面：首先，深度图的估计可以用来推断场景的几何结构，从而将几何结构作为深度估计的正则化器；其次，利用从图像中估计出的几何结构作为先验信息，进一步优化深度估计。然而，室内场景中家具的存在给从深度或图像数据中推断几何结构带来了挑战。为了解决这个问题，文章引入了注意力机制，通过生成的注意力图来辅助从几何特征进行深度估计，并反过来从深度图中推断几何结构。 为了验证框架中各个组件的有效性，研究人员创建了一个名为Shanghaitech-KujialeIndoor360Mixed的数据集，包含了3550个360°全景室内图像。通过对流行数据集的大量实验，证明了该方法的有效性。此外，他们还展示了这种方法同样适用于反事实深度估计，这是一种评估深度估计假设变化能力的技术。 1. 引言部分强调了深度估计在360°全景图像中的重要性，尤其是全向图像提供的全局结构信息的优势。现有的工作虽然已经在360°图像的深度估计上取得了一些进展，但对大视场特性的充分利用尚不充分。 2. 方法部分详细介绍了利用几何结构进行深度估计的思路，包括如何从深度图中推断几何结构，以及如何用几何结构信息来提升深度估计的准确性。 3. 数据集与实验部分介绍了新创建的数据集，以及通过实验验证方法性能的过程，这表明了提出的框架在实际应用中的潜力。 4. 结果与分析部分展示了实验结果，证明了方法的有效性，并讨论了可能的改进方向。 这项工作为360°室内图像的深度估计提供了一个新的视角，强调了利用几何结构的重要性，并为此设计了一个综合的深度估计框架。这种方法不仅提高了深度估计的精度，也为未来在复杂室内环境中的机器人导航和3D重建等应用奠定了基础。