Presentiamo PanoMixSwap per immagini panoramiche migliorate

Le immagini panoramiche sono diventate popolari per capire gli spazi interni perché possono mostrare intere stanze in un colpo d'occhio. Con più persone che usano macchine fotografiche speciali, è più facile creare immagini panoramiche. Questo ha portato allo sviluppo di molti set di dati di immagini interne e nuove attività come la Segmentazione Semantica e la stima dei layout. Queste attività sfruttano i vantaggi delle immagini panoramiche per aiutarci a capire meglio gli spazi interni.

Nonostante ci siano alcuni set di dati per immagini panoramiche interne, il numero di immagini è minore rispetto a quelle in prospettiva normale. Ad esempio, uno dei set di dati più grandi ha solo 1.413 immagini panoramiche. Questa mancanza rende difficile addestrare modelli che hanno bisogno di tanti dati per funzionare bene. Per aiutare con questo, si usano spesso tecniche di Aumento dei Dati per creare più campioni di addestramento.

#Sfide nell'Aumento dei Dati

L'aumento dei dati per le immagini panoramiche ha le sue sfide. A differenza delle immagini normali, la struttura unica delle immagini panoramiche deve rimanere intatta durante il processo di aumento. Ad esempio, i soffitti devono sempre essere sopra le pareti e i pavimenti. Alcuni metodi tradizionali, come il ritaglio casuale, possono rovinare la struttura delle immagini panoramiche. Questo mostra che abbiamo bisogno di nuovi metodi specificamente progettati per le immagini panoramiche.

I metodi attuali usano o tecniche tradizionali che mantengono il formato panoramico o metodi più recenti che funzionano su immagini singole. Tuttavia, questi metodi non possono mescolare le variazioni di diverse immagini panoramiche in modo efficace. Questo limita la loro capacità di creare immagini più diverse.

#Introducendo PanoMixSwap

Per affrontare il problema della diversità limitata nelle immagini panoramiche, presentiamo una nuova tecnica di aumento dei dati chiamata PanoMixSwap. Questo metodo usa più immagini panoramiche per creare una varietà di nuove immagini. Mescolando tre parti principali da immagini diverse-layout della stanza, stile di sfondo e mobilio-può generare un ampio range di campioni aumentati.

PanoMixSwap funziona scomponendo ogni immagine panoramica in tre parti: la struttura della stanza, lo stile di sfondo (come soffitto, pavimento e pareti) e il mobilio nella scena. Mescolando queste parti da tre immagini distinte, possiamo creare un insieme variegato di immagini aumentate. Questo approccio ci permette di ottenere una maggiore varietà di immagini mantenendo intatta la struttura complessiva.

#Come Funziona PanoMixSwap

PanoMixSwap coinvolge tre input principali: un campione di stile, un layout di struttura e un campione di mobilio. È composto da due blocchi: il Blocco di Fusione dello Stile e il Blocco di Fusione del Mobilio.

• Blocco di Fusione dello Stile: Questo blocco prende la struttura del layout dalla stanza e la combina con lo stile di sfondo dall'immagine di stile. Genera una nuova immagine che mostra la struttura della stanza senza mobili.

• Blocco di Fusione del Mobilio: Questo blocco poi aggiunge il mobilio dal campione di mobilio sulla nuova struttura stilizzata. Assicura che il mobilio si adatti al layout della stanza e cambia lo stile di sfondo di conseguenza.

Seguendo questi passaggi, PanoMixSwap può produrre immagini aumentate di alta qualità che mantengono il layout e la struttura delle immagini originali.

#Valutazione di PanoMixSwap

Abbiamo testato l'efficacia di PanoMixSwap su due compiti principali: segmentazione semantica e Stima del Layout. Abbiamo valutato le sue performance addestrando modelli sia con le immagini originali che con quelle aumentate create usando il nostro metodo.

#Risultati nella Segmentazione Semantica

Per il compito di segmentazione semantica, abbiamo usato due modelli avanzati, HoHoNet e PanoFormer. Abbiamo condotto esperimenti su due diversi set di dati per vedere quanto bene i modelli si sono comportati con le nuove immagini aumentate. I risultati hanno mostrato che quando abbiamo addestrato i modelli con PanoMixSwap, le loro performance sono migliorate notevolmente rispetto a quando erano addestrati solo con i dati originali.

#Risultati nella Stima del Layout

Abbiamo applicato PanoMixSwap anche al compito di stima del layout. Utilizzando modelli come HorizonNet e LGT-Net, abbiamo valutato quanto bene questi modelli potessero stimare il layout di una stanza dopo averli addestrati con le immagini aumentate. I nostri risultati hanno mostrato che PanoMixSwap ha anche migliorato l'accuratezza di questi modelli nella stima dei layout delle stanze.

#Vantaggi di PanoMixSwap

PanoMixSwap offre diversi vantaggi rispetto ai metodi tradizionali:

1. Maggiore Diversità: Mescolando tre parti diverse da più immagini, PanoMixSwap crea un numero maggiore di campioni di addestramento.

2. Struttura Mantenuta: A differenza di alcuni metodi tradizionali che possono distorcere la struttura delle immagini panoramiche, PanoMixSwap mantiene intatta la disposizione e la struttura intrinseca.

3. Migliore Performance del Modello: Le immagini aumentate portano a migliori performance in vari compiti, dimostrando che PanoMixSwap affronta efficacemente le sfide poste dalla limitata disponibilità di dati.

#Conclusione

PanoMixSwap è una nuova tecnica di aumento dei dati progettata specificamente per le immagini panoramiche interne. Sfrutta le parti uniche di ogni immagine per creare campioni aumentati diversificati mantenendo l'integrità strutturale. I nostri ampi esperimenti mostrano che i modelli addestrati con PanoMixSwap superano costantemente quelli addestrati solo con i dati originali in compiti importanti come la segmentazione semantica e la stima del layout.

Continuando a sviluppare e migliorare i metodi di aumento dei dati, PanoMixSwap si distingue come una soluzione promettente alle sfide affrontate nel campo della comprensione delle scene interne. Attraverso questo approccio, possiamo arricchire i nostri set di dati e migliorare la nostra comprensione degli ambienti interni, facendo progressi significativi in questo campo di ricerca.