Hydra++는 객체를 중심점과 박스로만 저장하지 않고 추정 메시까지 계층적 3D 장면 그래프에 넣는다. uHumans2에서 거리 임계값 0.2 m일 때 정밀도 0.787, 재현율 0.591, F1 0.675를 기록해 Hydra 0.461과 Khronos 0.288보다 높았다는 arXiv:2607.09455v1의 결과다.
RGB-D 또는 3D LiDAR와 RGB/RGB-D 카메라를 입력으로 받아 활성 창에서는 TSDF를 갱신한다. 객체 트랙이 비활성화되면 가장 잘 보이는 프레임의 RGB·깊이·마스크·카메라 내부파라미터로 6자유도 자세, 미터 스케일, 메시를 추정한다. 재투영-마스크 일관성 검사 RMCC가 관측 마스크와 맞지 않는 메시를 거른다.
실외 하이브리드 모드는 지면 라벨 복셀에만 적응형 통합을 적용한다. 희소 LiDAR와 큰 입사각 때문에 표준 TSDF가 놓치는 지면의 sign transition을 복구하려고 truncation band 밖으로 경험값 d_extra=3 m를 허용한다.
평가는 uHumans2의 Chair·Couch·Plant·Bin과 Kimera-Multi 실외 캠퍼스에서 이뤄졌다. 실제 데이터는 fire hydrant·car·bench 세 범주의 약 50개 키프레임이며, SAM 마스크와 iPad Pro LiDAR로 스캔한 뒤 Blender에서 구멍을 메운 watertight 메시를 CRISP 학습에 사용했다. 0.2 m에서 Chamfer 0.004, B-IoU 0.739, V-IoU 0.598은 임계값 안의 유효 매칭 쌍만 평균한 값이다.
| Hydra++ 거리 임계값 | Precision | Recall | F1 | Chamfer | B-IoU | V-IoU |
|---|---|---|---|---|---|---|
| τd = 0.2 m | 0.787 | 0.591 | 0.675 | 0.004 | 0.739 | 0.598 |
| τd = 0.5 m | 0.921 | 0.671 | 0.776 | 0.020 | 0.655 | 0.528 |
자료: STORIUM 정리
0.5 m에서는 정밀도 0.921, 재현율 0.671, F1 0.776이었지만 Chamfer 0.020, V-IoU 0.528로 지표가 함께 좋아진 것은 아니다. SAM3D는 객체당 약 11~14초라 현재의 실시간 다중 객체 처리에는 맞지 않는다고 분석됐다. 공개 실외 데이터의 객체 메시 정답이 부족하고 검증도 한 시뮬레이션과 캠퍼스 시퀀스에 한정된다.
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