ECCV 2024 | 具有语义的三维房屋线框生成

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‍ 导读 本文是VCC马雪奇同学对论文 Generating 3D House Wireframes with Semantics 的解读，该工作来自深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组，已被计算机视觉顶级会议ECCV 2024录用。 项目主页：  https://vcc.tech/research/2024/3DWire  项目数据集：  https://github.com/3d-house-wireframe/3d-house-wireframe-dataset  该工作提出了 一种具有语义的三维房屋线框生成的新方法。与传统生成模型分别处理顶点、边和面不同，该方法采用了统一的基于线段的表示方式，从而在学习三维线框结构时提高了连贯性 。该方法采用两阶段技术，首先通过基于图的自编码器学习潜在的几何特征，然后使用Decoder-Only Transformer架构生成具有语义感知的三维房屋线框。该项目所使用的三维房屋线框数据集已开源，欢迎大家使用。 I  引言  在计算机视觉和图形学中，三维线框作为一种关键数据结构， ………………………………