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[논문 리뷰] LGT-Net: Indoor Panoramic Room Layout Estimation with Geometry-Aware Transformer Network
본 논문에서는 room layout을 floor boundary와 room heigth로 표현한다.동일한 경도 간격으로 $N$개(논문에서는 256)의 point를 샘플링한 후 horizon-depth로 변환한다.HorizonNet에서는 floor/ceiling의 위도를
2022년 7월 2일
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[Point Review] LED2-Net: Monocular 360◦ Layout Estimation via Differentiable Depth Rendering
HorizonNet과 같은 기존의 Layout estimation 모델들은 2D Panorama 상에서의 좌표로 loss를 정의하지만 2D 상에서 동일한 오차가 서로 다른 depth value를 가지게 된다.\-> "horizon depth를 활용하자"벽과 floor/
2022년 6월 28일
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[Point Review] OmniFusion: 360 Monocular Depth Estimation via Geometry-Aware Fusion
ERP에서는 왜곡이 심하기 때문에 구면에서의 tangent 이미지를 활용하는 방법이 "Tangent images for mitigating spherical distortion"에서 소개되었다.Face의 개수는 level에 따라 달라지며 level이 너무 낮을 경우 왜
2022년 5월 24일
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