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【Ltech#11】ディープラーニングで間取り図を3Dにする
- 7. 参考にした論文:Deep Floor Plan Recognition Using a
Multi-Task Network with Room-Boundary-Guided
Attention
この論文の特徴
・attention層をいれることで精度向
上
・direction-aware kernelsをいれるこ
とで精度向上
詳しくは
https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_
2019/papers/Zeng_Deep_Floor_Plan_Recogni
tion_Using_a_Multi-
Task_Network_With_Room-Boundary-
Guided_ICCV_2019_paper.pdf
- 9. 実装関連箇条書き
● minimize:
LovaszLoss + w_1 CrossEntropyLoss_room + w_2 CrossEntropyLoss_icon
w_1とw_2は定数
● Pytorch, albumentations(augmentation用) opencv(画像処理)
● 活性化関数 Funnel Activation https://arxiv.org/pdf/2007.11824.pdf
● AWS EC2: p3.2xlarge 1台 学習48時間
● 学習データ間取り図3500枚、アノテーションはクラウドソーシング+自分たち
● line (壁, ドアの2種類)
● room(9種類)
● icon(6種類)
Hinweis der Redaktion
- https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zeng_Deep_Floor_Plan_Recognition_Using_a_Multi-Task_Network_With_Room-Boundary-Guided_ICCV_2019_paper.pdf
- https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zeng_Deep_Floor_Plan_Recognition_Using_a_Multi-Task_Network_With_Room-Boundary-Guided_ICCV_2019_paper.pdf
https://knto-h.hatenablog.com/entry/2018/10/09/170000