Deep Polycuboid Fitting for Compact 3D Representation of Indoor Scenes
作者: Gahye Lee, Hyejeong Yoon, Jungeon Kim, Seungyong Lee
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-19 (更新: 2025-03-24)
备注: Accepted to 3DV 2025. For project page, see this https://waldstein94.github.io/deep-polycuboid-fitting/
💡 一句话要点
提出基于深度学习的多面体拟合框架，用于紧凑表示室内场景三维结构
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 三维重建 多面体拟合 深度学习 室内场景 点云处理
📋 核心要点
- 现有方法难以从噪声点云中有效提取室内场景的结构化信息，尤其是在复杂场景下，重建精度和效率面临挑战。
- 该论文提出一种基于深度学习的多面体拟合方法，利用Transformer和图神经网络，从点云中提取并验证多面体结构。
- 实验表明，该方法在多个真实数据集上表现良好，能够实现紧凑的场景表示，并应用于虚拟房间导览和场景编辑等任务。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的框架，通过基于深度学习的拟合方法，使用一组多面体紧凑地表示三维室内场景。室内场景主要由人造物体（如家具）组成，这些物体通常呈现出直线几何形状。这种特性使得可以使用多面体的组合来表示室内场景，从而提供了一种紧凑的表示形式，有利于家具重排等下游应用。我们的框架以噪声点云作为输入，首先使用Transformer网络检测六种类型的长方体面。然后，使用图神经网络来验证检测到的面的空间关系，以形成潜在的多面体。最后，通过基于聚合的面标签形成一组盒子来重建每个多面体实例。为了训练我们的网络，我们引入了一个合成数据集，该数据集包含各种长方体和多面体形状，反映了室内场景的特征。我们的框架可以很好地推广到真实世界的室内场景数据集，包括Replica、ScanNet以及使用iPhone捕获的场景。通过虚拟房间参观和场景编辑等实际应用，证明了我们方法的多功能性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何从噪声点云中紧凑且有效地重建室内场景的三维结构的问题。现有方法在处理复杂场景时，重建精度和效率较低，难以满足下游应用的需求。特别是在存在噪声和遮挡的情况下，准确识别和拟合多面体结构是一项挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用深度学习方法，首先检测点云中的长方体面，然后通过图神经网络验证这些面的空间关系，最终重建多面体结构。这种方法结合了深度学习的强大特征提取能力和图神经网络的关系建模能力，能够有效地处理噪声和遮挡，并实现紧凑的场景表示。
技术框架：该框架主要包含三个阶段：1) 长方体面检测：使用Transformer网络从点云中检测六种类型的长方体面。Transformer网络能够捕捉点云的全局上下文信息，从而提高面检测的准确性。2) 多面体验证：使用图神经网络验证检测到的面的空间关系，以形成潜在的多面体。图神经网络能够有效地建模面之间的关系，从而过滤掉不合理的多面体结构。3) 多面体重建：基于聚合的面标签形成一组盒子来重建每个多面体实例。
关键创新：该论文的关键创新在于结合了Transformer网络和图神经网络，用于多面体结构的检测和验证。Transformer网络用于面检测，图神经网络用于关系建模，这种结合能够有效地处理噪声和遮挡，并提高重建精度。此外，论文还提出了一个合成数据集，用于训练深度学习模型。
关键设计：在长方体面检测阶段，使用了Transformer网络，并针对点云数据的特点进行了优化。在多面体验证阶段，图神经网络的设计考虑了面之间的空间关系，例如平行、垂直和共面等。损失函数的设计也考虑了面检测的准确性和多面体结构的合理性。合成数据集包含了各种长方体和多面体形状，以提高模型的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在Replica、ScanNet和iPhone捕获的真实世界室内场景数据集上进行了评估，结果表明该方法能够有效地重建室内场景的三维结构，并实现紧凑的场景表示。与现有方法相比，该方法在重建精度和效率方面均有显著提升。实验结果还表明，该方法具有良好的泛化能力，能够适应不同的室内场景。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、机器人导航、室内设计和三维场景编辑等领域。例如，可以用于创建虚拟房间导览，方便用户远程参观房屋；也可以用于场景编辑，允许用户轻松地重新排列家具和调整室内布局。此外，该方法还可以应用于机器人导航，帮助机器人在室内环境中进行定位和路径规划。
📄 摘要（原文）
This paper presents a novel framework for compactly representing a 3D indoor scene using a set of polycuboids through a deep learning-based fitting method. Indoor scenes mainly consist of man-made objects, such as furniture, which often exhibit rectilinear geometry. This property allows indoor scenes to be represented using combinations of polycuboids, providing a compact representation that benefits downstream applications like furniture rearrangement. Our framework takes a noisy point cloud as input and first detects six types of cuboid faces using a transformer network. Then, a graph neural network is used to validate the spatial relationships of the detected faces to form potential polycuboids. Finally, each polycuboid instance is reconstructed by forming a set of boxes based on the aggregated face labels. To train our networks, we introduce a synthetic dataset encompassing a diverse range of cuboid and polycuboid shapes that reflect the characteristics of indoor scenes. Our framework generalizes well to real-world indoor scene datasets, including Replica, ScanNet, and scenes captured with an iPhone. The versatility of our method is demonstrated through practical applications, such as virtual room tours and scene editing.