FRI-Net: Floorplan Reconstruction via Room-wise Implicit Representation

📄 arXiv: 2407.10687v1 📥 PDF

作者: Honghao Xu, Juzhan Xu, Zeyu Huang, Pengfei Xu, Hui Huang, Ruizhen Hu

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-07-15

备注: ECCV 2024

💡 一句话要点

FRI-Net：提出基于房间隐式表达的楼层平面图重建方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 楼层平面图重建 隐式表达 点云处理 结构正则化 室内场景理解

📋 核心要点

  1. 现有楼层平面图重建方法依赖角点或框回归，忽略了房间的全局形状，导致重建效果不佳。
  2. FRI-Net采用房间隐式表达，结合结构正则化，显式地建模房间形状，并融入房间布局的几何先验。
  3. 在Structured3D和SceneCAD数据集上的实验表明，FRI-Net优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为FRI-Net的新方法，用于从3D点云重建2D楼层平面图。现有方法通常依赖于角点回归或框回归，缺乏对房间全局形状的考虑。为了解决这些问题，我们提出了一种新方法，该方法使用具有结构正则化的房间隐式表达来表征楼层平面图中房间的形状。通过将楼层平面图中房间布局的几何先验纳入我们的训练策略，生成的房间多边形在几何上更加规则。我们在两个具有挑战性的数据集Structured3D和SceneCAD上进行了实验。我们的方法展示了比最先进方法更好的性能，验证了我们提出的表达方式在楼层平面图重建方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有楼层平面图重建方法，如基于角点回归或边界框回归的方法，缺乏对房间全局形状的建模能力，导致重建的平面图不准确，几何结构不规则。这些方法难以捕捉房间之间的空间关系和整体布局。

核心思路：FRI-Net的核心思路是使用房间级别的隐式表达来建模房间的形状。通过学习一个隐式函数，该函数能够判断空间中的点是否位于某个房间内部，从而避免了直接回归角点或边界框带来的问题。此外，FRI-Net还引入了结构正则化，鼓励生成的房间形状更加规则，符合楼层平面图的几何先验。

技术框架：FRI-Net的整体框架包括以下几个主要模块：1) 点云特征提取模块：用于从输入的3D点云中提取特征。2) 房间分割模块：将点云分割成不同的房间。3) 房间隐式表达模块：为每个房间学习一个隐式函数，该函数表示房间的形状。4) 结构正则化模块：对隐式函数进行正则化，使其生成的房间形状更加规则。5) 平面图重建模块：根据学习到的隐式函数重建楼层平面图。

关键创新：FRI-Net的关键创新在于使用房间级别的隐式表达来建模房间的形状，并结合结构正则化来提高重建平面图的质量。与现有方法相比，FRI-Net能够更好地捕捉房间的全局形状和房间之间的空间关系，从而生成更准确、更规则的楼层平面图。

关键设计：FRI-Net的关键设计包括：1) 隐式函数的选择：使用MLP网络作为隐式函数，输入空间坐标，输出该点属于该房间的概率。2) 结构正则化损失函数：包括房间形状规则性损失（例如，鼓励房间形状接近矩形）和房间布局一致性损失（例如，鼓励相邻房间之间共享墙壁）。3) 训练策略：采用端到端的训练方式，同时优化点云特征提取、房间分割和房间隐式表达模块。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FRI-Net在Structured3D和SceneCAD两个数据集上进行了评估，实验结果表明，FRI-Net在楼层平面图重建任务上取得了显著的性能提升，优于现有的最先进方法。具体而言，FRI-Net在重建精度和几何规则性方面均有明显改善，验证了房间隐式表达和结构正则化的有效性。

🎯 应用场景

FRI-Net在室内场景理解、建筑信息建模（BIM）、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等领域具有广泛的应用前景。它可以用于自动生成建筑物的楼层平面图，辅助室内导航，以及为虚拟场景创建逼真的室内环境。该研究有助于提升相关应用的用户体验和效率。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce a novel method called FRI-Net for 2D floorplan reconstruction from 3D point cloud. Existing methods typically rely on corner regression or box regression, which lack consideration for the global shapes of rooms. To address these issues, we propose a novel approach using a room-wise implicit representation with structural regularization to characterize the shapes of rooms in floorplans. By incorporating geometric priors of room layouts in floorplans into our training strategy, the generated room polygons are more geometrically regular. We have conducted experiments on two challenging datasets, Structured3D and SceneCAD. Our method demonstrates improved performance compared to state-of-the-art methods, validating the effectiveness of our proposed representation for floorplan reconstruction.