SAM-Graph

SAM-guided Graph Cut for 3D Instance Segmentation是一种利用3D几何和多视图图像信息进行3D实例分割的深度学习方法。该方法通过3D到2D查询框架,有效利用2D分割模型进行3D实例分割,通过图割问题构建超点图,并通过图神经网络训练,实现对不同类型场景的鲁棒分割性能。

需求人群:

"该技术适用于需要进行3D实例分割的领域,如自动驾驶、机器人导航、增强现实等,尤其适合那些需要处理复杂场景和缺乏高多样性3D标注数据的应用场景。"

使用场景示例:

在自动驾驶中,对周围环境进行3D实例分割,以识别和追踪车辆和行人。

在机器人导航中,对室内环境进行3D实例分割,以实现精准的路径规划。

在增强现实中,对现实世界场景进行3D实例分割,以实现虚拟物体与现实世界的自然融合。

产品特色:

利用3D几何和多视图图像信息进行实例分割

3D到2D查询框架,提高场景泛化能力

图割问题构建,优化分割结果

基于2D分割模型的图神经网络训练

在ScanNet, ScanNet++和KITTI-360数据集上验证性能

实现不同类型场景的鲁棒分割

使用教程:

步骤1:预处理3D点云数据,提取场景中的超点。

步骤2:使用2D分割模型对多视图图像进行分割,获取节点特征。

步骤3:根据多视图分割结果计算边权重,构建超点图。

步骤4:训练图神经网络,使用伪3D标签。

步骤5:利用图割算法处理超点图,实现3D实例分割。

步骤6:在不同数据集上验证模型性能,调整参数以适应不同场景。

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