

Spatiallm
紹介 :
SpatialLMは、3D点群データの処理用に設計された大規模言語モデルであり、建物要素やオブジェクトのセマンティックカテゴリを含む、構造化された3Dシーン理解出力を生成できます。単眼ビデオシーケンス、RGBD画像、LiDARセンサーなど、さまざまなソースから点群データを処理でき、特殊なデバイスは必要ありません。SpatialLMは、自律ナビゲーションや複雑な3Dシーン分析タスクにおいて重要な応用価値を持ち、空間推論能力を大幅に向上させます。
ターゲットユーザー :
["研究者:SpatialLMは、3D空間理解分野の研究者にとって強力なツールとなり、研究の発展に貢献します。","開発者:開発者はSpatialLMの強力な機能を活用して、インテリジェントなロボットや自動化システムを構築し、製品の市場競争力を向上させることができます。","教育関係者:教育者はSpatialLMを教育現場に応用し、生徒が3Dモデリングと空間分析の基本概念を理解するのを支援できます。","業界専門家:建築や設計業界の専門家は、SpatialLMを使用して設計プロセスを改善し、作業効率を高めることができます。","企業意思決定者:企業はSpatialLMのデータ分析能力を活用して、より正確なビジネス上の意思決定を行うことができます。"]
使用シナリオ
SpatialLMを使用して建物の3D点群データを分析し、すべてのドア、窓、壁の構造を識別します。
ロボットナビゲーションタスクにおいて、SpatialLMを使用してリアルタイムで環境を理解し、ロボットが障害物を回避するのを支援します。
SpatialLMベースの教育ソフトウェアを開発し、生徒が3Dモデリングと空間視覚能力を学ぶのを支援します。
製品特徴
様々な種類の3D点群データの処理:SpatialLMは、単眼ビデオ、RGBD画像、LiDARなど、様々なソースからの点群データを処理でき、従来の方法が特殊なデバイスに依存していた点を解消し、より幅広い用途の可能性を提供します。
構造化された3Dシーン理解出力の生成:このモデルは、壁、ドア、窓などの建物要素と、セマンティックカテゴリを持つオブジェクト指向のバウンディングボックスを出力し、ユーザーが空間情報を迅速に取得するのに役立ちます。
空間推論能力の向上:SpatialLMは、非構造化の3D幾何データと構造化された3D表現を組み合わせることで、ロボット、ナビゲーションなどの分野における空間推論能力を向上させます。
様々な環境設定のサポート:ユーザーは簡単なインストール手順でPython環境を設定するだけで、SpatialLMを簡単に実行でき、複雑な設定は必要ありません。
可視化機能の提供:ユーザーはRerunツールを使用して、点群と予測された3Dレイアウトを可視化し、モデル出力の理解を深めることができます。
豊富な評価メカニズム:SpatialLMには評価スクリプトが搭載されており、ユーザーは複数のベンチマークデータセットでモデルのパフォーマンスをテストし、出力の有効性と精度を確認できます。
挑戦的なデータセットのサポート:SpatialLMは、前処理済みの107個の点群データを提供し、ノイズやオクルージョン(遮蔽)のある状況でのシーン理解能力をユーザーに試させることができます。
高性能ベンチマークテスト:詳細なベンチマークテスト結果を提供し、ユーザーは特定のシーンにおける異なるモデルのパフォーマンスと利点を理解できます。
使用チュートリアル
SpatialLMリポジトリのクローン作成:コマンドラインで`git clone https://github.com/manycore-research/SpatialLM.git`を実行します。
プロジェクトディレクトリへの移動:`cd SpatialLM`コマンドでリポジトリフォルダに移動します。
仮想環境の作成とアクティブ化:`conda create -n spatiallm python=3.11`で環境を作成し、`conda activate spatiallm`でアクティブ化します。
必要な依存関係のインストール:ドキュメントの説明に従って、CUDAおよびその他の依存ライブラリをインストールします。
サンプル点群データのダウンロード:huggingface-cliを使用して、提供されている点群データをダウンロードしてテストします。
推論スクリプトの実行:`python inference.py --point_cloud <点群ファイルパス> --output <出力ファイルパス> --model_path <モデルパス>`を実行して推論を行います。
結果の可視化:`visualize.py`スクリプトを使用して、出力をRerun形式に変換し、可視化します。
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