論文の概要: AdaSFormer: Adaptive Serialized Transformers for Monocular Semantic Scene Completion from Indoor Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25494v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 14:33:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.33342
• Title: AdaSFormer: Adaptive Serialized Transformers for Monocular Semantic Scene Completion from Indoor Environments
• Title（参考訳）: AdaSFormer:屋内環境からの単眼シーン補完のための適応シリアライズ変換器
• Authors: Xuzhi Wang, Xinran Wu, Song Wang, Lingdong Kong, Ziping Zhao,
• Abstract要約: 室内MSSCに適したシリアライズトランスフォーマーフレームワークであるAdaSFormerを紹介する。 本モデルでは,(1)適応型シリアライズトランスフォーマー,(2)空間情報の豊かさを捉える中心-相対的位置変化,(3)畳み込みと変圧器の異種表現をブリッジする共変調層正規化という3つの重要な設計を特徴とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.512523838985768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Indoor monocular semantic scene completion (MSSC) is notably more challenging than its outdoor counterpart due to complex spatial layouts and severe occlusions. While transformers are well suited for modeling global dependencies, their high memory cost and difficulty in reconstructing fine-grained details have limited their use in indoor MSSC. To address these limitations, we introduce AdaSFormer, a serialized transformer framework tailored for indoor MSSC. Our model features three key designs: (1) an Adaptive Serialized Transformer with learnable shifts that dynamically adjust receptive fields; (2) a Center-Relative Positional Encoding that captures spatial information richness; and (3) a Convolution-Modulated Layer Normalization that bridges heterogeneous representations between convolutional and transformer features. Extensive experiments on NYUv2 and Occ-ScanNet demonstrate that AdaSFormer achieves state-of-the-art performance. The code is publicly available at: https://github.com/alanWXZ/AdaSFormer.
• Abstract（参考訳）: 複雑な空間配置と重篤な閉塞のため,室内単分子シーン補完(MSSC)は屋外よりも困難である。 トランスフォーマーはグローバルな依存関係のモデリングに適しているが、メモリコストが高く、細かな細部を再構築することが難しいため、室内MSCでは使用が制限されている。 これらの制約に対処するため,室内MSSC用に設計されたシリアライズトランスフォーマーフレームワークであるAdaSFormerを紹介した。 本モデルでは,(1)適応型シリアライズトランスフォーマー,(2)空間情報の豊かさを捉える中心-相対的位置エンコーディング,(3)畳み込みと変圧器の異種表現をブリッジする畳み込み変調層正規化という3つの重要な設計を特徴としている。 NYUv2とOcc-ScanNetの大規模な実験は、AdaSFormerが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。 コードは、https://github.com/alanWXZ/AdaSFormer.comで公開されている。

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