

Spatiallm
简介 :
SpatialLM 是一个专为处理 3D 点云数据设计的大型语言模型,能够生成结构化的 3D 场景理解输出,包括建筑元素和对象的语义类别。它能够从单目视频序列、RGBD 图像和 LiDAR 传感器等多种来源处理点云数据,无需专用设备。SpatialLM 在自主导航和复杂 3D 场景分析任务中具有重要应用价值,显著提升空间推理能力。
需求人群 :
["研究人员:SpatialLM 为 3D 空间理解领域的研究人员提供了强大的工具,有助于推进研究进展。","开发者:开发者可以利用 SpatialLM 的强大功能构建智能机器人和自动化系统,提高产品的市场竞争力。","教育工作者:教育者可以将 SpatialLM 应用于教学中,帮助学生理解 3D 建模和空间分析的基本概念。","行业专家:建筑和设计行业的专业人士可以使用 SpatialLM 来改进设计流程,提升工作效率。","企业决策者:企业可以利用 SpatialLM 的数据分析能力,做出更加精准的业务决策。"]
使用场景
使用 SpatialLM 分析建筑物的 3D 点云数据,识别出所有的门窗和墙体结构。
在机器人导航任务中,利用 SpatialLM 进行实时环境理解,帮助机器人避开障碍物。
开发基于 SpatialLM 的教育软件,帮助学生学习 3D 建模和空间视觉能力。
产品特色
处理多种类型的 3D 点云数据:SpatialLM 能够处理来自单目视频、RGBD 图像和 LiDAR 等多种来源的点云数据,打破了传统方法对专用设备的依赖,提供了更广泛的应用可能性。
生成结构化 3D 场景理解输出:该模型能够输出建筑元素如墙壁、门和窗户,以及具有语义类别的面向对象边界框,帮助用户快速获取空间信息。
增强空间推理能力:SpatialLM 通过将无结构的 3D 几何数据与结构化的 3D 表示相结合,提升了在机器人、导航等领域的空间推理能力。
支持多种环境配置:用户只需按照简单的安装步骤设置 Python 环境,即可轻松运行 SpatialLM,无需复杂的配置。
提供可视化功能:用户可以使用 Rerun 工具可视化点云和预测的 3D 布局,帮助更好地理解模型输出。
丰富的评估机制:SpatialLM 配备评估脚本,允许用户在多个基准数据集上测试模型性能,确保输出的有效性和准确性。
挑战性数据集支持:SpatialLM 提供 107 个经过预处理的点云数据,挑战用户在噪声和遮挡情况下的场景理解能力。
高性能基准测试:提供详细的基准测试结果,用户可以了解不同模型在处理特定场景中的表现和优势。
使用教程
克隆 SpatialLM 代码库:在命令行中运行 git clone https://github.com/manycore-research/SpatialLM.git。
进入项目目录:使用 cd SpatialLM 命令进入代码库文件夹。
创建并激活虚拟环境:使用 conda create -n spatiallm python=3.11 创建环境,并运行 conda activate spatiallm 激活它。
安装所需依赖:按照文档中的说明安装 CUDA 和其他依赖库。
下载示例点云数据:使用 huggingface-cli 下载提供的点云数据进行测试。
运行推理脚本:使用 python inference.py --point_cloud <点云文件路径> --output < 输出文件路径 > --model_path < 模型路径 > 执行推理。
可视化结果:使用 visualize.py 脚本将输出转换为 Rerun 格式,进行可视化。
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