文件名称：housegan:众议院
文件大小：145KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-13 16:11:44
Python
众议院 本论文的代码和说明： ，ECCV 2020。 数据 提供了五百万个实际平面图，我们从中检索了117,587个。 该数据库不包含气泡图。 我们使用平面图矢量化算法[1]生成矢量图形格式，然后将其转换为房间边界框和气泡图。 本文中使用的矢量化平面图可在 找到，该数据集不包括来自LIFULL数据集的原始RGB图像。 Liu，C.，Wu，J.，Kohli，P.，Furukawa，Y .：栅格到矢量：重新审视平面图转换，ICCV 2017。 运行预训练的模型 在运行代码之前，请参阅requirements.txt以检查依赖关系 要运行预训练的模型，请检查以下步骤： 下载预训练的模型和数据集。 将它们放在任何地方，并将数据集重命名为train_data.npy。 将variation_bbs_with_target_graph_segments_suppl.py中的路径设置为包含t
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housegan-master
----evaluate_parallel.py(8KB)
----variation_bbs_with_target_graph_segments.py(9KB)
----data_stats.py(4KB)
----variation_bbs_with_target_graph.py(6KB)
----pytorch_visualize.py(8KB)
----vectorize.py(8KB)
----run_exps.py(668B)
----reconstruct.py(11KB)
----utils.py(40KB)
----main.py(12KB)
----variation_bbs_with_target_graph_segments_suppl.py(9KB)
----requirements.txt(251B)
----dump_to_html.sh(1KB)
----visualize.py(6KB)
----models.py(9KB)
----compute_FID.py(4KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(3KB)
----variation_test.py(6KB)
----compatibility_figure.py(6KB)
----refs()
--------sample.jpg(102KB)
----evaluate.py(8KB)
----floorplan_dataset_maps.py(8KB)
----variation_bbs.py(6KB)