Краткое содержание

arXiv:2511.12498v1 Тип объявления: новый Аннотация: Современные методы семантического завершения трехмерной сцены (SSC), основанные на камерах, всё чаще используют временные подсказки для обогащения признаков текущего кадра. Однако эти подходы, хотя и сосредоточены главным образом на улучшении внутрикадровых областей, часто испытывают трудности с реконструкцией критически важных внекадровых зон вблизи боковых сторон транспортного средства, несмотря на то, что предыдущие кадры зачастую содержат ценную контекстную информацию об этих невидимых областях. Для устранения данного ограничения мы предлагаем модуль Current-Centric Contextual 3D Fusion (C3DFusion), который генерирует геометрию трёхмерных признаков, учитывающую скрытые области, путём явного выравнивания точек признаков, преобразованных в 3D-пространство, как из текущего, так и из исторических кадров. C3DFusion обеспечивает расширенную временную интеграцию посредством двух взаимодополняющих методов — размытия исторического контекста и уплотнения текущих признаков, центрированных вокруг текущей точки зрения, — подавляя шум от некорректно деформированных исторических точечных признаков путем ослабления их масштаба и усиливая актуальные признаки текущего кадра.