본 논문은 S23DR 챌린지 2026의 경쟁 솔루션을 제시하며, 희소 SfM 포인트 클라우드와 지상 레벨 의미 분할, 깊이 맵에서 3D 지붕 와이어프레임 모델을 재구성하는 것을 목표로 합니다.
Transformer 인코더-디코더 아키텍처를 활용하며, 의미 우선순위에 따라 희소 SfM 포인트 클라우드를 동적으로 서브샘플링하고 Gestalt 및 ADE20k 클래스 특징을 활용합니다.
HoHo 22k 데이터셋 평가 결과, 수작업 및 학습 기반의 기존 방법보다 HSS 0.6476을 달성하며 챌린지 개인 리더보드 2위를 기록했습니다.