论文方法提出了一种训练平面感知卷积神经网络的方法，用于从单一的室内360幅图像中举行麋集深度和外貌法态预计以及平面界限的训练。使用我们提出的损失函数，我们的网络优于现有的单视角、室内、全方位深度预计方法，并为从360幅图像中举行地表正常预测提供了开端基准。论文的革新使用了一种新的平面感知损失，它使用主曲率作为平面界限的指示器。
网络结构网络在SUMO数据集上的预测效果平面感知举行深度预测的比力三维模型效果图。
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