概要: 単一の自己中心視点の画像は通常、床のごく一部しか捉えませんが、周囲の完全な計測可能な移動可能性マップは、室内ナビゲーションなどの用途により有用です。私たちは FlatLands を紹介します。これは単一ビューの鳥瞰視点（BEV）床完了のデータセットとベンチマークです。データセットには、6つの既存データセットから得られた17,656の実測メトリックな屋内シーンからの270,575件の観測が含まれ、観測、視認性、妥当性、および正解の BEV マップが整列されています。ベンチマークには、分布内・分布外の評価プロトコルの両方が含まれます。我々はトレーニング不要なアプローチ、決定論的モデル、アンサンブル、そして確率的生成モデルを比較します。最後に、タスクをエンドツーエンドの単眼RGBから床マップへのパイプラインとして具体化します。FlatLands は、不確実性を意識した室内マッピングと具現化されたナビゲーションの生成補完のための厳密なテストベッドを提供します。
FlatLands: 単一視点からの生成的床マップ補完
arXiv cs.CV / 2026/3/18
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要点
- FlatLands は、単一視点からの BEV 床面補完のデータセットとベンチマークを導入し、整列観測、視認性、妥当性、および実測 BEV マップを備えた 17,656 室の実室内シーンから 270,575 の観測を集約しています。
- このベンチマークは、分布内および分布外の評価プロトコルの両方を提供し、トレーニング不要法から決定論的モデル、アンサンブル、確率的生成モデルまで幅広いモデリング手法をベンチマークします。
- 本研究は、単眼 RGB から床マップへのエンドツーエンドのパイプラインを示し、エージェントを伴うナビゲーションにおける不確実性を考慮した屋内マッピングを可能にします。
- FlatLands は、不確実性を考慮した屋内マッピングと生成的補完の厳密なテストベッドを確立しており、知覚的不確実性の下で動作するナビゲーションシステムに潜在的な影響をもたらします。
