一貫した多視点集約による3Dシーン変化検出

この論文は、シーン監視と再構築に不可欠な3Dシーン変化検出の問題に取り組んでいます。既存の手法の空間的不整合性や、変化前後の状態を分離できないといった制限に対処しています。提案されたSCaR-3Dフレームワークは、符号付き距離ベースの差分と多視点集約を活用し、精度と効率の向上を目指しています。制御された評価のための新しい合成データセット（CCS3D）の貢献も重要です。

• •新しい3Dシーン変化検出フレームワークSCaR-3Dを提案。
• •空間的不整合性と変化前後の状態の分離に対処。
• •符号付き距離ベースの差分と多視点集約を利用。
• •評価用の新しい合成データセット（CCS3D）を導入。
• •既存の方法と比較して高い精度と効率を実証。