最近在看着篇论文，想要把已经读懂的地方记录下来，至于我读懂的地方对不对，我目前也不能确定，只能先写上。思路大致是按照论文来的，但是会用我自己的语言讲述出来，不会一句一句的翻译。另外我不会的地方就先空着，等我懂了，会再来补上。

论文目标

先说说这篇论文想要实现的效果吧，对于给定的一个室内场景图片，要能画出房间布局的线(即墙的交界)，就如论文图１里一样。

图中的绿线，就是这篇论文想要得到的效果。

大致流程

在论文里，最后生成的线叫做box layouts(即论文中Fig 1)，要得到box layouts，１，先用FCN(或者是structured forest)去训练，获得Informative Eage Maps(论文中的Fig 3)

每一组有３张图片，最左边是原图，中间的是用structured　Forest获得的Edge Maps，最后边是用FCN训练得到的Edge Maps，论文中提到了，FCN的训练效果是要优于用structured Forest的效果的。得到了Edge　Maps，就要根据给出的图片，进行灭点的估计，根据估计出来的灭点，生成若干个候选的layouts。然后对生成的若干个layouts，结合前面得到的Edge Maps，对这些候选的layouts进行评分，得分最高的那个layout，就是我们最后要找的layout。当然，我在大致流程中省略了很多细节，接下来将一步一步的解释。

预测Informative Edges

这部分对应论文中的第三部分。该论文提供了两种方法，第一种是用structured forest，一种是FCN，我只看了FCN的部分，所以我就只讲讲FCN的训练吧。因为FCN这篇论文我还没看J. Long, E. Shelhamer, and T. Darrell. Fully convolutional networks for semantic segmentation. CVPR (to appear), 2015,所以FCN的工作原理我还不清楚，只能先把大概流程说一下。

Informative Edges和Geometric Context Labels

先说一下什么是Informative Edges，在该论文中，Informative Edges被定义为一个房间内，墙和墙之间，墙和天花板之间，墙和地板之间的交界处，也就是房间里各种边界(即论文中Fig１里面，被绿线画出来的边)。

另外还有一个概念是Geometric Context labels, 这个label总共有７个值middle wall, right wall, right wall, left wall, ceiling, floor, object, edges。

训练数据

首先是训练数据，训练数据(hedau+)总共被分成了３类，被存储到了.mat文件了，用matlab打开，可以看到每个.mat文件里，都有３个变量fields, gtPolyg, labels。先用来解释最简单的gtPloyg变量吧，gtPloyg变量是一个cell数组，里面每个cell存了一组坐标，把这些坐标依次按照顺序连接起来，就是一个多边形，不一定是几条边的，但一定是多边的，而把这些坐标链接起来以后的多边形，就把一个物体给框起来了，比如说一个沙发，一个床等等。再看看fields变量，是一个二维数组，大小和图片大小一样，读取以后，发现都是1-6之间的整数值，这代表什么呢？原来，hedau+把每张图片的每个像素都做了标记，1-6分别代表floor,middle wall, left wall, right wall, ceiling, edges。另外一个变量labels，也是一个二维数组，大小也图片一样，不同的是，每个元素的取值范围是1-7，比fields多了一个值，多出来的这个值，是用来表示object的，比如沙发，床之类的家具，如果像素点在一个沙发内，就会被标记为６，其中1-5代表的label和fields一样，而6变成了object,edges变成了７。只说对于理解不太只观，下面上图：

原图：

labels变量中：

object标签

middle wall标签

edges标签

fields变量中:

floor标签

edges标签

可以看到，fields和labels的区别，就是有没有object标签，以及object标签是否遮挡了别的标签。之所以这样，我认为是由于需要joint training edge maps和GC labels，才有两种标签，不含object的标签用来训练edge maps，另一个用来训练GC labels。

生成box layout

这部分对应文论的第四部分。该部分基于文献[10]V. Hedau, D. Hoiem, and D. Forsyth. Recovering the spatial layout of cluttered rooms. In CVPR, 2009.总共分成三步:(1)估计灭点(2)根据估计的灭点，生成几个候选的layouts，这一步要用到前面生成的edge maps。(3)用structured svm 来训练，获得最合适的那个layout。

生成灭点

这个步骤，用到了文献１０的方法，