FloorNet：从3D扫描重建室内平面图的统一框架

FloorNet：从3D扫描重建室内平面图的统一框架

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FloorNet

项目介绍

FloorNet 是一个创新的神经网络框架，旨在将室内空间的 RGBD 视频转换为矢量图形平面图。该项目由 Chen Liu、Jiaye Wu 和 Yasutaka Furukawa 共同开发，是他们在 ECCV 2018 上发表的论文的后续工作。FloorNet 通过三个分支（PointNet 分支、Floorplan 分支和 Image 分支）来处理数据，从而实现高效且准确的平面图重建。

项目技术分析

技术架构

FloorNet 的核心架构包括三个主要分支：

1. PointNet 分支：处理点云数据，提取关键特征。
2. Floorplan 分支：生成平面图的矢量表示。
3. Image 分支：处理 RGB 视频流，提供额外的图像特征。

依赖环境

• Python 2.7
• TensorFlow (>= 1.3)
• numpy
• opencv 3
• CUDA (>= 8.0)
• Gurobi（仅学术用途免费）

数据处理

项目提供了两种数据处理方式：

1. 使用论文中的数据集：包含 155 个住宅单元的扫描数据，其中 135 个用于训练，20 个用于测试。数据已转换为 tfrecords 文件，可直接下载使用。
2. 使用自定义数据：用户可以将自己的数据转换为 tfrecords 格式，具体方法参考 RecordWriterTango.py 和 RecordWriterCustom.py。

项目及技术应用场景

应用场景

FloorNet 适用于多种室内设计和建筑相关的应用场景，包括但不限于：

• 室内设计：快速生成室内平面图，辅助设计师进行空间规划。
• 建筑信息模型（BIM）：为 BIM 系统提供准确的平面图数据。
• 虚拟现实（VR）：为 VR 应用提供精确的室内环境模型。
• 房地产：快速生成房屋平面图，提升房产展示效果。

技术优势

• 高效性：通过神经网络自动处理数据，大大减少了人工标注的工作量。
• 准确性：多分支架构确保了平面图重建的准确性和细节丰富度。
• 灵活性：支持自定义数据输入，适应不同场景的需求。

项目特点

特点一：多分支架构

FloorNet 采用多分支架构，分别处理点云、平面图和图像数据，确保了数据处理的全面性和准确性。

特点二：支持自定义数据

项目提供了详细的指南和模板文件，帮助用户将自定义数据转换为 tfrecords 格式，方便进行训练和测试。

特点三：开源免费

FloorNet 是一个开源项目，用户可以免费使用并根据需要进行修改和扩展。

特点四：持续更新

项目团队持续更新代码和文档，确保用户能够获得最新的功能和改进。

结语

FloorNet 是一个功能强大且易于使用的开源项目，适用于各种室内设计和建筑相关的应用场景。无论你是室内设计师、建筑师还是开发者，FloorNet 都能为你提供高效、准确的平面图重建解决方案。赶快尝试一下吧！

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项目地址：GitHub
论文地址：ECCV 2018
项目网站：FloorNet Project

FloorNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FloorNet