

SAM Graph
紹介 :
SAM-guided Graph Cut for 3D Instance Segmentationは、3D幾何学的情報と多視点画像情報を活用して3Dインスタンスセグメンテーションを行う深層学習手法です。3Dから2Dへのクエリフレームワークにより、2Dセグメンテーションモデルを効果的に3Dインスタンスセグメンテーションに活用します。超点グラフをグラフカット問題として構築し、グラフニューラルネットワークによって学習することで、様々なシーンにおけるロバストなセグメンテーション性能を実現します。
ターゲットユーザー :
本技術は、自動運転、ロボットナビゲーション、拡張現実など、3Dインスタンスセグメンテーションが必要な分野に適用可能です。特に、複雑なシーンの処理や、高多様性の3Dアノテーションデータが不足しているアプリケーションシーンに適しています。
使用シナリオ
自動運転において、周囲環境の3Dインスタンスセグメンテーションを行い、車両や歩行者の識別と追跡を行います。
ロボットナビゲーションにおいて、室内環境の3Dインスタンスセグメンテーションを行い、正確な経路計画を実現します。
拡張現実において、現実世界のシーンの3Dインスタンスセグメンテーションを行い、仮想物体と現実世界の自然な融合を実現します。
製品特徴
3D幾何学的情報と多視点画像情報を用いたインスタンスセグメンテーション
3Dから2Dへのクエリフレームワークによるシーン汎化能力の向上
グラフカット問題によるセグメンテーション結果の最適化
2Dセグメンテーションモデルに基づくグラフニューラルネットワークの学習
ScanNet、ScanNet++、KITTI-360データセットでの性能検証
様々なシーンにおけるロバストなセグメンテーションの実現
使用チュートリアル
ステップ1:3D点群データの前処理を行い、シーンから超点を抽出します。
ステップ2:2Dセグメンテーションモデルを用いて多視点画像をセグメント化し、ノード特徴量を取得します。
ステップ3:多視点セグメンテーション結果に基づき、エッジウェイトを計算し、超点グラフを構築します。
ステップ4:グラフニューラルネットワークを、擬似3Dラベルを用いて学習させます。
ステップ5:グラフカットアルゴリズムを用いて超点グラフを処理し、3Dインスタンスセグメンテーションを行います。
ステップ6:様々なデータセットでモデル性能を検証し、パラメータを調整して様々なシーンに対応させます。
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