

SAM Graph
Overview :
SAM-guided Graph Cut for 3D Instance Segmentation是一種利用3D幾何和多視圖圖像信息進行3D實例分割的深度學習方法。該方法通過3D到2D查詢框架,有效利用2D分割模型進行3D實例分割,通過圖割問題構建超點圖,並通過圖神經網絡訓練,實現對不同類型場景的魯棒分割性能。
Target Users :
該技術適用於需要進行3D實例分割的領域,如自動駕駛、機器人導航、增強現實等,尤其適合那些需要處理複雜場景和缺乏高多樣性3D標註數據的應用場景。
Use Cases
在自動駕駛中,對周圍環境進行3D實例分割,以識別和追蹤車輛和行人。
在機器人導航中,對室內環境進行3D實例分割,以實現精準的路徑規劃。
在增強現實中,對現實世界場景進行3D實例分割,以實現虛擬物體與現實世界的自然融合。
Features
利用3D幾何和多視圖圖像信息進行實例分割
3D到2D查詢框架,提高場景泛化能力
圖割問題構建,優化分割結果
基於2D分割模型的圖神經網絡訓練
在ScanNet, ScanNet++和KITTI-360數據集上驗證性能
實現不同類型場景的魯棒分割
How to Use
步驟1:預處理3D點雲數據,提取場景中的超點。
步驟2:使用2D分割模型對多視圖圖像進行分割,獲取節點特徵。
步驟3:根據多視圖分割結果計算邊權重,構建超點圖。
步驟4:訓練圖神經網絡,使用偽3D標籤。
步驟5:利用圖割算法處理超點圖,實現3D實例分割。
步驟6:在不同數據集上驗證模型性能,調整參數以適應不同場景。
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