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清华最新开源万能3D分割一切!
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清华最新开源 万能3D分割一切! 在「3D视觉工坊」微信公众号回复:「原论文」,获取论文代码和链接,快学起来! 为了全面理解3D场景,需要一种通用的3D分割方法,该方法可以分割不同的物体,不受物体数量或类别的限制,同时也要反映其固有的层次结构。为了实现这一点,我们提出了OmniSeg3D,这是一种全向分割方法,旨在一次性分割3D中的任何内容。关键见解是通过分层对比学习框架将多视图不一致的 2D 分割提升为一致的 3D 特征字段,该框架通过两个步骤完成。首先,我们设计了一种基于与类别无关的二维分割的新型分层表示,以模拟像素之间的多层次关系。其次,将2D特征场渲染的图像特征聚类在不同层次上,根据不同层次之间的层次关系,可以进一步拉近或推开;在应对不一致的 3D 分割带来的挑战时,该框架生成了全局一致的 2D 特征字段,从而进一步实现了分层分割、多对象选择和全局离散化。大量的实验证明了我们的方法在高质量的3D分割和准确的分层结构理解方面的有效性。图形用户界面进一步促进了全域 3D 分割的灵活交互。@3D视觉工坊
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