EdgeNet: 단일 RGB-D 이미지로부터 의미 있는 장면 완성

의미적 장면 완성(Semantic Scene Completion)은 단일 시점에서 장면의 전체적인 3차원 볼륨 점유 상태와 해당 의미 라벨을 예측하는 작업입니다. 이전의 RGB-D 데이터를 이용한 의미적 장면 완성 연구에서는 2D 이미지를 3D 볼륨으로 투영하여 얻은 희소 데이터 표현을 사용하여 깊이 정보만을 또는 깊이와 색상 정보를 함께 활용하였습니다. 본 연구에서는 엣지 검출과 반전된 절단 부호 거리(Truncated Signed Distance)를 사용하여 3D 공간에서 색상 정보를 인코딩하는 새로운 전략을 제시합니다. 또한, 깊이와 엣지 정보 융합으로 생성된 특성을 처리할 수 있는 새로운 엔드투엔드 신경망 구조인 EdgeNet을 소개합니다. 실험 결과, 실제 데이터에 대한 기존 최고 성능 결과보다 6.9% 개선된 것으로 나타났습니다.