Abstract
Floor plan interpretation and reconstruction is crucial to enable the transformation of drawings to 3D models or different digital formats. It has recently taken advantage of neural-based architectures, especially in the semantic segmentation field. These techniques perform better than traditional methods, but the results depend mainly on the data used to train the networks, which is often crafted for the specific task being performed, making it hard to reuse for different purposes. In this paper, we conduct a literature survey on the existing datasets for floor plan analysis, and we explore how information regarding door placement and orientation can be recovered without having to change the initial data or model. We propose a two-step recognition method based on image segmentation followed by classification of cropped zones to allow data augmentation during training. In the process, we generate a dataset consisting of 35000 annotated door images extracted from an existing dataset.
Keywords
Floor Plan Analysis, Data Engineering, Machine Learning, Neural Networks, Dataset Survey.
الملخص (Abstract in Arabic)
يعد تفسير وإعادة بناء المخططات والمساقط الأفقية أمرًا بالغ الأهمية لتمكين تحويل الرسومات إلى نماذج ثلاثية الأبعاد أو تنسيقات رقمية مختلفة. وقد استفادت هذه التقنيات مؤخرًا من البنى القائمة على العصبية، خاصة في مجال التجزئة الدلالي. تؤدي هذه التقنيات أداءً أفضل من الطرق التقليدية، لكن النتائج تعتمد بشكل أساسي على البيانات المستخدمة لتدريب الشبكات، والتي غالبًا ما يتم تصميمها للمهمة المحددة التي يتم تنفيذها، مما يجعل من الصعب إعادة استخدامها لأغراض مختلفة. في هذه الورقة البحثية، نجري مسحًا أدبيًا حول مجموعات البيانات الحالية لتحليل المخططات والمساقط الأفقية، ونستكشف كيف يمكن استرداد المعلومات المتعلقة بوضع واتجاه الأبواب فى المسقط الأفقى دون الحاجة إلى تغيير البيانات الأولية أو نموذج المبنى. نقترح منهج للتعرف الآلى على خطوتين بناءً على تجزئة الصورة متبوعة بتصنيف المناطق التي تم اقتصاصها للسماح بزيادة البيانات أثناء التدريب. في هذه العملية، نقوم بإنشاء مجموعة بيانات تتكون من ٣٥٠٠٠ صورة باب مشروحة مستخرجة من مجموعة بيانات موجودة.
الكلمات الدالة (Keywords in Arabic)
تحليل المساقط الأفقية، هندسة البيانات، التعلم الآلى، الشبكات العصبية، مسح لمجموعات البيانات.
Disciplines
Architecture | Arts and Humanities | Education | Engineering
Recommended Citation
DAVID, JOÃO and LEITÃO, ANTÓNIO
(2023)
"GETTING A HANDLE ON FLOOR PLAN ANALYSIS - DOOR CLASSIFICATION IN FLOOR PLANS AND A SURVEY ON EXISTING DATASETS,"
Architecture and Planning Journal (APJ): Vol. 28:
Iss.
3, Article 6.
DOI: https://doi.org/10.54729/2789-8547.1201
Article Language
EnglishIncluded in
Architecture Commons, Arts and Humanities Commons, Education Commons, Engineering Commons