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文件名称：使用 2D 图像对 3D 空间进行空间分析-研究论文
文件大小：1012KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-10 08:20:57
perceiving training
对于一个人来说，从三个维度，即它的长、宽和高来感知任何物体或场景的过程，似乎是一个非常简单而显而易见的任务。 但是，在三个维度上感知任何物体的相同任务对于机器来说是一个非常复杂和繁重的过程。 该项目的目标是创建两个房间的链接 3D 模型，神经网络的训练和测试输入是从不同角度拍摄的各个房间的真实 2D 图像或全景图像。 这个目标是之前发表的技术论文（GQN、U-Net、ResNet、RoomNet、LayoutNet 和 HorizonNet）的扩展，这些论文仅使用互联网上可用的虚拟图像处理仅一个房间（没有任何房间链接）的 3D 模型创建（没有用于训练或测试神经网络的真实图像）。 使用的编程语言是 Python，利用 Anaconda 集成开发环境 (Anaconda IDE) 中的 Jupyter Notebook（一种编程语言编辑器和编译器）。