초록
세멘틱 장면 완성(Semantic Scene Completion, SSC)은 부분적인 희소 입력을 전제로, 장면의 완전한 기하학적 구조와 의미 정보를 동시에 추정하는 것을 목표로 한다. 최근 대규모 3D 데이터셋의 급격한 증가에 힘입어 SSC는 여전히 해결되지 않은 도전 과제들을 지닌 채 연구계에서 큰 주목을 받고 있다. 특히, 관측되지 않은 대규모 영역에 대한 모호한 완성 문제와 진실값(ground truth)에 대한 약한 지도 신호(supervision signal)라는 두 가지 핵심 과제가 존재한다. 이러한 이유로 SSC 관련 논문의 수는 급격히 증가하고 있다. 본 종합 검토는 SSC 분야의 기법들을 체계적으로 식별하고 비교하며, 기법과 데이터셋에 대한 비판적인 분석을 제공함으로써 기존 연구 문헌을 종합적으로 정리하고자 한다. 본 논문 전반에 걸쳐, 저자들이 취한 다양한 선택 사항을 심층적으로 분석하고, 여전히 열려 있는 연구 방향을 제시한다. 또한, 가장 대표적인 데이터셋에서 최신 기술(SoA, State-of-the-Art)의 SSC 성능을 평가하고 분석한다.