LASA：基于大规模对齐形态注解数据集的真实扫描实例重建
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。从 3D 场景中实例形状重建涉及恢复语义实例级别的多个对象的完整几何形状。我们介绍了一个大规模对齐形状注释数据集 LASA，其中包括对齐 920 个现实场景扫描的 10,412 个高质量 CAD 注释。我们提出了一种新的基于扩散的跨模态形状重建方法（DisCo），它通过混合特征聚合设计来融合多模态输入并恢复高保真度的对象几何形状。此外，我们还提出了一种基于占据的 3D...
该文章介绍了一种从3D场景中实例形状重建的新方法，通过恢复语义实例级别的多个对象的完整几何形状。作者提出了基于扩散的跨模态形状重建方法（DisCo），并展示了基于占据的3D对象检测方法（OccGOD）可以进一步提高3D对象检测。实验证明该方法在实例级别场景重建和3D对象检测任务中具有最先进的性能。
