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SAM Graph
SAM Graph
该技术适用于需要进行3D实例分割的领域，如自动驾驶、机器人导航、增强现实等，尤其适合那些需要处理复杂场景和缺乏高多样性3D标注数据的应用场景。
AI图像检测识别AI 3D工具#3D实例分割#深度学习#图神经网络#多视图图像普通产品开源
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简介
SAM-guided Graph Cut for 3D Instance Segmentation是一种利用3D几何和多视图图像信息进行3D实例分割的深度学习方法。该方法通过3D到2D查询框架，有效利用2D分割模型进行3D实例分割，通过图割问题构建超点图，并通过图神经网络训练，实现对不同类型场景的鲁棒分割性能。
截图
产品特色
利用3D几何和多视图图像信息进行实例分割
3D到2D查询框架，提高场景泛化能力
图割问题构建，优化分割结果
基于2D分割模型的图神经网络训练
在ScanNet, ScanNet++和KITTI-360数据集上验证性能
实现不同类型场景的鲁棒分割
使用教程
步骤1：预处理3D点云数据，提取场景中的超点。
步骤2：使用2D分割模型对多视图图像进行分割，获取节点特征。
步骤3：根据多视图分割结果计算边权重，构建超点图。
步骤4：训练图神经网络，使用伪3D标签。
步骤5：利用图割算法处理超点图，实现3D实例分割。
步骤6：在不同数据集上验证模型性能，调整参数以适应不同场景。
流量来源
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