본 논문에서는 2D 이미지 입력으로부터 3D 건물 외피 모델을 재구성하고 주요 건물 특성을 추정하는 새로운 프레임워크인 BuildNet3D를 제안합니다. BuildNet3D는 신경망 기반 표면 표현을 활용하고 시맨틱 네트워크를 통합하여 세밀한 기하학적 구조, 외관 및 시맨틱 정보를 캡처하여 건물 특성 추정을 위한 포괄적인 3D 기하학적 이해를 제공합니다.
본 논문에서는 저자들이 취약한 텍스처 영역에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 사전 정보와 전역 정보 집계를 활용한 새로운 3D 건물 재구성 알고리즘을 제안합니다.
PolyGNN은 점군에서 3D 건물을 재구성하기 위해 다면체 분해 및 그래프 신경망을 활용하여 기존 방법보다 효율적이고 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다.