本研究提出了一种基于Occupancy Size的OccuSeg方法，利用深度卷积神经网络在2D图像和3D空间中定位语义部件并推断可见性状态，从而增强3D实例分割性能。此外，开发了一个自动化机器人三维重建系统，并展示了其在真实条件下的稳定性。研究还提出了一个新框架，通过延时摄影图像生成动态物体遮挡数据集，显著提升了2D和3D重建效果。