論文の概要: VisHall3D: Monocular Semantic Scene Completion from Reconstructing the Visible Regions to Hallucinating the Invisible Regions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19188v1
• Date: Fri, 25 Jul 2025 11:57:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.940152
• Title: VisHall3D: Monocular Semantic Scene Completion from Reconstructing the Visible Regions to Hallucinating the Invisible Regions
• Title（参考訳）: VisHall3D: 可視領域の再構成から不可視領域の幻覚への単眼的セマンティックシーンの完成
• Authors: Haoang Lu, Yuanqi Su, Xiaoning Zhang, Longjun Gao, Yu Xue, Le Wang,
• Abstract要約: VisHall3Dは、シーン完了タスクを、可視領域(ビジョン)の再構築と見えない領域(幻覚)の推測の2段階に分解する VisHall3Dは最先端のパフォーマンスを達成し、従来の手法よりも大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.379218197127216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces VisHall3D, a novel two-stage framework for monocular semantic scene completion that aims to address the issues of feature entanglement and geometric inconsistency prevalent in existing methods. VisHall3D decomposes the scene completion task into two stages: reconstructing the visible regions (vision) and inferring the invisible regions (hallucination). In the first stage, VisFrontierNet, a visibility-aware projection module, is introduced to accurately trace the visual frontier while preserving fine-grained details. In the second stage, OcclusionMAE, a hallucination network, is employed to generate plausible geometries for the invisible regions using a noise injection mechanism. By decoupling scene completion into these two distinct stages, VisHall3D effectively mitigates feature entanglement and geometric inconsistency, leading to significantly improved reconstruction quality. The effectiveness of VisHall3D is validated through extensive experiments on two challenging benchmarks: SemanticKITTI and SSCBench-KITTI-360. VisHall3D achieves state-of-the-art performance, outperforming previous methods by a significant margin and paves the way for more accurate and reliable scene understanding in autonomous driving and other applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存の手法で広く普及している特徴の絡み合いと幾何学的不整合の問題に対処することを目的とした,単眼のセマンティックシーン補完のための新しい2段階フレームワークであるVisHall3Dを紹介する。 VisHall3Dはシーン完了タスクを2つのステージに分解する。 第1段階では、視覚的フロンティアを正確に追跡し、きめ細かい詳細を保存しながら、可視性を考慮したプロジェクションモジュールであるVisFrontierNetが導入された。 第2段階では、幻覚ネットワークであるOcclusionMAEを用いて、ノイズ注入機構を用いて可視領域の可視なジオメトリーを生成する。 シーン完了を2つの異なるステージに分離することで、VisHall3Dは特徴の絡み合いと幾何学的不整合を効果的に緩和し、再構築品質を大幅に改善する。 VisHall3Dの有効性は、SemanticKITTIとSSCBench-KITTI-360の2つの挑戦的なベンチマークで広範な実験によって検証されている。 VisHall3Dは最先端のパフォーマンスを達成し、従来の手法をかなりのマージンで上回り、自動運転やその他のアプリケーションにおけるより正確で信頼性の高いシーン理解の道を開く。

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