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iBARLE：不平衡感知的房间布局估计
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于深度学习的房间布局估计方法，通过两阶段CNN体系结构处理视野内和视野外的边界。使用不确定性和基于距离的损失函数，能够精确提取边界。在ZInD和Structure 3D数据集上，该方法优于现有技术。
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关键要点
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提出了一种新的基于深度学习的房间布局估计方法。
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引入了一种新的两阶段 CNN 体系结构。
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该方法包括不确定性引导的定位边界估计。
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处理视野内和视野外的边界。
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使用网络的不确定性和基于距离的损失函数精确提取边界。
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在 ZInD 和 Structure 3D 数据集上表现优于现有技术。
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