SALVe: 稀疏全景图的平面图重建的语义对齐验证
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。我们提出了一种新的自动二维楼层平面重建系统,该系统利用我们的 SALVe 算法进行学习验证器。通过使用我们稀疏定位的 360° 全景图,以及从中推测出的语义特征(窗户,门和开口),我们的系统构建了房间的拓扑结构,并通过 HorizonNet 算法推断出楼层平面。经过定性和定量验证以及消融研究,我们的系统在完整性方面表现超过了现有的 SfM 系统 200%以上,而不牺牲准确性。
本文介绍了一种全球室内定位方法SPVLoc,无需现场特定先验知识和训练,能够准确确定查询图像的相机姿态。通过匹配过程,在室内环境的全景图中定位视口,成功实现了图像到全景图以及图像到模型的匹配。实验表明,该方法对未见过的场景具有很好的泛化性能,并且在定位准确度上优于现有方法。