

Spatiallm
簡介 :
SpatialLM 是一個專為處理 3D 點雲數據設計的大型語言模型,能夠生成結構化的 3D 場景理解輸出,包括建築元素和對象的語義類別。它能夠從單目視頻序列、RGBD 圖像和 LiDAR 傳感器等多種來源處理點雲數據,無需專用設備。SpatialLM 在自主導航和複雜 3D 場景分析任務中具有重要應用價值,顯著提升空間推理能力。
需求人群 :
["研究人員:SpatialLM 為 3D 空間理解領域的研究人員提供了強大的工具,有助於推進研究進展。","開發者:開發者可以利用 SpatialLM 的強大功能構建智能機器人和自動化系統,提高產品的市場競爭力。","教育工作者:教育者可以將 SpatialLM 應用於教學中,幫助學生理解 3D 建模和空間分析的基本概念。","行業專家:建築和設計行業的專業人士可以使用 SpatialLM 來改進設計流程,提升工作效率。","企業決策者:企業可以利用 SpatialLM 的數據分析能力,做出更加精準的業務決策。"]
使用場景
使用 SpatialLM 分析建築物的 3D 點雲數據,識別出所有的門窗和牆體結構。
在機器人導航任務中,利用 SpatialLM 進行即時環境理解,幫助機器人避開障礙物。
開發基於 SpatialLM 的教育軟件,幫助學生學習 3D 建模和空間視覺能力。
產品特色
處理多種類型的 3D 點雲數據:SpatialLM 能夠處理來自單目視頻、RGBD 圖像和 LiDAR 等多種來源的點雲數據,打破了傳統方法對專用設備的依賴,提供了更廣泛的應用可能性。
生成結構化 3D 場景理解輸出:該模型能夠輸出建築元素如牆壁、門和窗戶,以及具有語義類別的面向對象邊界框,幫助用戶快速獲取空間信息。
增強空間推理能力:SpatialLM 通過將無結構的 3D 幾何數據與結構化的 3D 表示相結合,提升了在機器人、導航等領域的空間推理能力。
支持多種環境配置:用戶只需按照簡單的安裝步驟設置 Python 環境,即可輕鬆運行 SpatialLM,無需複雜的配置。
提供可視化功能:用戶可以使用 Rerun 工具可視化點雲和預測的 3D 佈局,幫助更好地理解模型輸出。
豐富的評估機制:SpatialLM 配備評估腳本,允許用戶在多個基準數據集上測試模型性能,確保輸出的有效性和準確性。
挑戰性數據集支持:SpatialLM 提供 107 個經過預處理的點雲數據,挑戰用戶在噪聲和遮擋情況下的場景理解能力。
高性能基準測試:提供詳細的基準測試結果,用戶可以瞭解不同模型在處理特定場景中的表現和優勢。
使用教程
克隆 SpatialLM 代碼庫:在命令行中運行 git clone https://github.com/manycore-research/SpatialLM.git。
進入項目目錄:使用 cd SpatialLM 命令進入代碼庫文件夾。
創建並激活虛擬環境:使用 conda create -n spatiallm python=3.11 創建環境,並運行 conda activate spatiallm 激活它。
安裝所需依賴:按照文檔中的說明安裝 CUDA 和其他依賴庫。
下載示例點雲數據:使用 huggingface-cli 下載提供的點雲數據進行測試。
運行推理腳本:使用 python inference.py --point_cloud <點雲文件路徑> --output < 輸出文件路徑 > --model_path < 模型路徑 > 執行推理。
可視化結果:使用 visualize.py 腳本將輸出轉換為 Rerun 格式,進行可視化。
精選AI產品推薦

Deepmind Gemini
Gemini是谷歌DeepMind推出的新一代人工智能系統。它能夠進行多模態推理,支持文本、圖像、視頻、音頻和代碼之間的無縫交互。Gemini在語言理解、推理、數學、編程等多個領域都超越了之前的狀態,成為迄今為止最強大的AI系統之一。它有三個不同規模的版本,可滿足從邊緣計算到雲計算的各種需求。Gemini可以廣泛應用於創意設計、寫作輔助、問題解答、代碼生成等領域。
AI模型
11.4M
中文精選

Liblibai
LiblibAI是一箇中國領先的AI創作平臺,提供強大的AI創作能力,幫助創作者實現創意。平臺提供海量免費AI創作模型,用戶可以搜索使用模型進行圖像、文字、音頻等創作。平臺還支持用戶訓練自己的AI模型。平臺定位於廣大創作者用戶,致力於創造條件普惠,服務創意產業,讓每個人都享有創作的樂趣。
AI模型
8.0M