Вычислительные методы для понимания крупномасштабных 3D-сцен на уровне частей объектовComputational methods for part-level understanding of large-scale 3D scenes

За последнее время работы по сбору и разметке крупномасштабных трехмерных реальных сцен привели к значительному прогрессу в развитии алгоритмов семантического понимания трехмерных сцен. Они создали основу для трехмерного восприятия на уровне объектов, однако для многих прикладных сценариев требуется реконструкция мелкомасштабных частей объектов. Такая реконструкция становится более сложной задачей, поскольку на качество результата при реальном сканировании могут существенно повлиять шум, недостающие части объектов и другие артефакты, такие как размытие при движении объектов и/или сенсора. Данная работа посвящена способам нахождения эффективного использования информации на уровне частей для улучшения качества методов понимания крупномасштабных трехмерных сцен. В частности, сперва разрабатывается метод деформации синтетических моделей, направленный на приближение к геометрии реального объекта при сохранении информации на уровне частей объектов. Далее предлагается полуавтоматический способ переноса синтетической разметки частей объектов на реальные данные. Затем показывается, как с помощью полученной разметки можно эффективно использовать информацию на уровне частей объектов для задачи пополнения трехмерных объектов и задачи трехмерной семантической сегментации в реальных сценах.