CDIS는 로봇이 알 수 없는 환경에서 새로운 객체를 인식하도록 돕는 클래스 불변 3D 인스턴스 분할 프레임워크입니다. 2D 마스크 추적과 3D-2D 투영 병합을 통해 시간 흐름에 따른 객체 식별 문제를 해결합니다.
CDIS는 2D 인스턴스 마스크를 프레임 간에 추적하고 3D 슈퍼포인트와 연결하여 2D와 3D 간 피드백 루프를 생성합니다. 이를 통해 3D 훈련 없이도 일관성 있는 3D 인스턴스 레이블을 얻을 수 있습니다.
벤치마크 데이터셋 실험 결과, CDIS는 기존 방법보다 정확하고 일관성 있는 결과를 보여주며 다양한 환경에서 효율적이고 확장 가능합니다.