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无需额外训练!SAMPro3D:零样本3D分割一切!
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无需额外训练!SAMPro3D:零样本3D分割一切! #人工智能 #计算机视觉 #算法 #科技 在微信公众号「3DCV」回复:「原论文」,获取论文代码和链接,赶快学起来! 今天笔者为大家推荐一篇室内3D场景分割一切的工作,在给定3D场景的3D点云和多个2D帧的情况下,可以将 SAM 应用于2D帧来分割3D场景。我们引入SAMPro3D进行零样本三维室内场景分割。在给定3D场景的3D点云和多个2D帧的情况下,我们的方法通过将预训练的分割任何事物模型( SAM )应用于2D帧来分割3D场景。我们的核心思想是将场景中的3D点定位为自然的3D提示,以使它们的投影像素提示在帧之间对齐,确保像素提示和它们的SAM预测掩码的帧一致性。此外,我们建议根据所有2D帧的反馈来过滤掉低质量的3D提示,以提高分割质量。想看更多关于3D视觉、SLAM,自动驾驶等科技前沿,请立即关注@3D视觉工坊
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