J'ai réécrit "Deep Floor Plan Recognition Using a Multi-Task Network with Room-Boundary-Guided Attention" (ci-après dénommé "Deep Floor Plan") annoncé à l'ICCV2019 à la version python3 et l'ai essayé. [papier, [githgubith] version python3)](https://github.com/c-makitahiroki/DeepFloorplan)]
J'avais peur que la tâche puisse avoir des besoins commerciaux spécifiques. Dans cet article, je présenterai brièvement DeepFloorPlan, puis j'écrirai les résultats de l'exécution du programme de démonstration. Les résultats de l'exécution du programme d'apprentissage seront ajoutés à l'avenir.
En un mot, c'est un DNN qui "** reconnaît la disposition de la pièce **". Il est caractéristique que le décodeur soit séparé pour chaque tâche de prédiction de limite de pièce et tâche de prédiction de type de pièce. De plus, les informations sur les limites de la pièce sont utilisées pour la prédiction du type de pièce.
Le réseau lui-même est relativement simple, mais de meilleures performances que PSPNet et DeepLab V3 + Est dehors.
OS: windows10 64bit GPU: GeForce GTX1060 6GB
J'ai essayé d'exécuter le programme de démonstration en utilisant le modèle entraîné. Ici, je voudrais donner un exemple où le raisonnement est relativement bon et un exemple où il ne l'est pas.
Certaines salles sont reconnues comme des placards et des toilettes, mais l'arrière-plan et les types de pièces, ainsi que les portes et fenêtres, sont relativement correctement reconnus.
La limite entre le balcon et la salle à manger n'est pas reconnue correctement. Il semble que le type de porte soit un peu spécial. En outre, ces données ne reconnaissent pas correctement certaines des limites de l'arrière-plan et de la pièce. Il semble que la cause en soit que la partie d'arrière-plan de l'image d'entrée contient l'annotation du dessin.
J'ai regardé d'autres données, mais les points suivants semblent difficiles.
Je voudrais apporter des améliorations pour faire face à ce domaine à l’avenir.
Je voudrais l'améliorer et ajouter les résultats plus tard. Si vous avez des suggestions pour améliorer la précision, veuillez commenter!
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