Room Envelopes: A Synthetic Dataset for Indoor Layout Reconstruction from Images

📄 arXiv: 2511.03970v1 📥 PDF

作者: Sam Bahrami, Dylan Campbell

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-06

💡 一句话要点

提出Room Envelopes数据集，用于图像室内布局重建，提升场景理解能力。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 室内场景重建 单目视觉 数据集 结构布局 几何估计

📋 核心要点

  1. 现有场景重建方法难以处理遮挡表面，导致重建结果不完整，缺乏对场景结构元素的理解。
  2. 论文提出Room Envelopes数据集，包含RGB图像和对应的可见表面与结构布局点云图，用于监督单目几何估计器。
  3. 通过预测可见表面和结构布局，模型能够更好地理解场景的范围、物体形状和位置，提升场景理解能力。

📝 摘要（中文）

现代场景重建方法能够准确恢复图像中可见的3D表面，但会导致重建不完整，缺少被遮挡的表面。虽然使用生成模型从局部观测重建完整物体方面取得了很大进展，但场景的结构元素，如墙壁、地板和天花板，受到的关注较少。论文认为这些场景元素通常是平面、重复且简单的，因此更容易预测，可以使用成本较低的方法。论文提出了一个合成数据集——Room Envelopes，通过提供RGB图像和两个相关的点云图来促进这项任务的进展：一个捕获可见表面，另一个捕获移除装置和固定装置后的第一个表面，即结构布局。结果表明，这使得能够直接监督前馈单目几何估计器，以预测第一个可见表面和第一个布局表面。这赋予了对场景范围以及其物体的形状和位置的理解。

🔬 方法详解

问题定义：现有场景重建方法主要关注可见表面的重建，忽略了被遮挡的区域，导致重建结果不完整。尤其对于室内场景，墙壁、地板、天花板等结构元素对场景理解至关重要，但现有方法对其关注不足。因此，需要一种方法能够推断出场景的完整结构布局，即使部分区域被遮挡。

核心思路：论文的核心思路是通过监督学习的方式，让模型学习预测场景的结构布局。具体来说，就是让模型从单张RGB图像中，同时预测可见表面和移除所有家具后的场景结构表面（即Room Envelope）。通过同时预测这两个表面，模型可以更好地理解场景的整体结构和范围。

技术框架：论文提出了使用Room Envelopes数据集来训练单目几何估计器。该数据集包含RGB图像以及对应的两个点云图：一个是可见表面点云图，另一个是移除家具后的结构布局点云图。训练过程中，模型以RGB图像作为输入，输出预测的可见表面和结构布局。通过比较预测结果与真实点云图，计算损失函数，并进行反向传播，从而优化模型参数。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了Room Envelopes数据集，该数据集专门用于训练模型预测室内场景的结构布局。与以往的数据集不同，Room Envelopes数据集不仅包含可见表面的信息，还包含了移除家具后的结构布局信息，这使得模型能够更好地学习场景的整体结构。此外，论文还展示了如何使用该数据集来训练单目几何估计器，从而实现对室内场景的完整重建。

关键设计：论文的关键设计在于数据集的构建方式。Room Envelopes数据集是通过合成的方式生成的，可以控制场景的各种参数，例如房间的大小、形状、家具的种类和位置等。此外，数据集还包含了两种类型的点云图：可见表面点云图和结构布局点云图。这两种点云图可以为模型提供更全面的信息，从而提高模型的预测精度。损失函数的设计也至关重要，需要同时考虑可见表面和结构布局的预测误差。

📊 实验亮点

论文提出了Room Envelopes数据集，并展示了其在训练单目几何估计器方面的有效性。通过使用该数据集，模型能够更好地预测室内场景的结构布局，从而提高场景理解能力。虽然论文没有给出具体的性能数据，但强调了该数据集在促进相关研究方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、室内场景理解、虚拟现实和增强现实等领域。例如，机器人可以利用重建的室内布局进行自主导航；在虚拟现实应用中，可以根据重建的场景生成更逼真的虚拟环境；在增强现实应用中，可以将虚拟物体与真实场景进行更自然的融合。该研究有助于提升机器对室内环境的理解和交互能力。

📄 摘要（原文）

Modern scene reconstruction methods are able to accurately recover 3D surfaces that are visible in one or more images. However, this leads to incomplete reconstructions, missing all occluded surfaces. While much progress has been made on reconstructing entire objects given partial observations using generative models, the structural elements of a scene, like the walls, floors and ceilings, have received less attention. We argue that these scene elements should be relatively easy to predict, since they are typically planar, repetitive and simple, and so less costly approaches may be suitable. In this work, we present a synthetic dataset -- Room Envelopes -- that facilitates progress on this task by providing a set of RGB images and two associated pointmaps for each image: one capturing the visible surface and one capturing the first surface once fittings and fixtures are removed, that is, the structural layout. As we show, this enables direct supervision for feed-forward monocular geometry estimators that predict both the first visible surface and the first layout surface. This confers an understanding of the scene's extent, as well as the shape and location of its objects.