본 논문은 3D 실내 객체 탐지에서 DETR 기반 방법의 성능 향상을 위해 상호작용적 상태 공간 모델(Interactive State Space Model, ISSM)을 활용한 새로운 패러다임, DEST를 제안합니다. 기존 DETR 기반 방법의 한계인 고정된 장면 점 특징을 해결하기 위해, ISSM을 통해 장면 점과 쿼리의 반복적인 상호작용을 통해 효율적인 문맥 모델링을 수행합니다. 특히, 상태 의존적 SSM 매개변수화 방법을 설계하여 시스템 상태가 3D 실내 객체 탐지 작업에서 쿼리 역할을 효과적으로 수행하도록 합니다. 또한, 점 구름과 SSM의 특성에 맞춘 직렬화 및 양방향 스캔 전략, 상태 간 어텐션 메커니즘, 게이트가 있는 피드포워드 네트워크 등 네 가지 핵심 설계를 도입하여 시스템 상태와 시스템 입력으로서 쿼리와 장면 점을 동시에 선형 복잡도로 업데이트합니다. ScanNet V2와 SUN RGB-D 데이터셋에서의 실험 결과, 제안된 방법이 기존 방법들에 비해 성능 향상을 보임을 보여줍니다.
