MASC: التشابه متعدد المقياس باستخدام التحويل النادر للشرائح للفصل الشجري ثلاثي الأبعاد

نقترح نهجًا جديدًا للتقسيم الشجري ثلاثي الأبعاد يعتمد على التحويل النادر والتنبؤ بالارتباط بين النقاط، والذي يشير إلى احتمالية انتماء نقطتين لنفس الحالة. الشبكة المقترحة، التي تم بناؤها على أساس التحويل النادر للشريحة الفرعية [3]، تتعامل مع السحابة النقطية المجزأة وتنبئ بدرجات الدلالة لكل فوكسل محتل بالإضافة إلى الارتباط بين الفوكسلات المجاورة على مستويات مختلفة. خوارزمية تجميع بسيطة ومعتبرة تقوم بتقسيم النقاط إلى حالات استنادًا إلى الارتباط المتوقع وتوبولوجيا الشبكة. يتم تحديد الدلالة لكل حالة من خلال التنبؤ بالدلالة. أظهرت التجارب أن طريقتنا تتفوق بشكل كبير على أفضل طرق التقسيم الشجري المستخدمة حاليًا بموجب معيار ScanNet الشائع [2]. نشارك رمزنا البرمجي بشكل عام في https://github.com/art-programmer/MASC.