3d instance segmentation | BriefGPT

关键词3d instance segmentation

搜索结果 - 19

半监督三维实例分割的实例一致性正则化
提出了一种新的自我训练网络 InsTeacher3D，用于从无标签数据中探索和利用纯实例知识，通过实例一致性正则化实现半监督的 3D 实例分割，结果显示 InsTeacher3D 明显优于先前最先进的半监督方法。
PDF10 days ago
Spot-Compose: 点云中的开放词汇物体检索和抽屉操作框架
将现代深度学习技术和大规模数据集应用于 3D 实例分割、抓取姿态估计和机器人学领域，以构建一个综合框架，实现在以人为中心的环境中的机器人交互和操控。
PDF3 months ago
高效三维实例映射和定位
我们提出了一种新的框架 3DIML，用于从一系列姿态 RGB 图像中学习隐式场景表示，以实现 3D 实例分割，该框架可以有效地学习一个标签场，并且可以在新视角中进行渲染，生成视图一致的实例分割掩码。我们通过对 Replica 和 ScanN
PDF3 months ago
BSNet：针对 3D 实例分割的基于框标注辅助的均值教师
提出了一种用于三维实例分割的 Box-Supervised Simulation-assisted Mean Teacher (BSNet) 模型，利用伪标签和模拟样本来提高弱监督下的分割结果的质量和精度。模型包括模拟辅助教师和学生标签器，
PDF3 months ago
MaskClustering: 基于视角一致的掩膜图聚类用于开放词汇的三维实例分割
通过多视角观察实现全局蒙版图构建和聚类，用于 3D 实例分割，并利用 2D 蒙版预测的先验实例知识，消除对 3D 数据的训练需求，实现开放词汇的实例分割和无类别蒙版生成的最新成果。
PDF6 months ago
球形掩模：基于球形表示的粗到细的 3D 点云实例分割
提出一种基于球面表示的新型粗糙到精细方法，在 3D 实例分割中克服了轴对齐边界框 AABB 的实例尺寸估计过高和从不精确的边界框到细化阶段的假阴性误差累积两个局限性，通过引入两种基于边界框迁移的边界框检测和点迁移模块并运用两种基于间隔的损失
PDF7 months ago
SAI3D：在 3D 场景中分割任意实例
SAI3D 是一种新颖的零样本三维实例分割方法，通过整合来自 Segment Anything Model (SAM) 的几何先验和语义线索，将三维场景划分为几何原语，然后逐步合并为与多视角 SAM 掩码一致的三维实例分割。通过具有动态阈值
PDF7 months ago
基于 SAM 引导的图割算法的三维实例分割
本文通过同时利用 3D 几何和多视角图像信息来解决 3D 实例分割的挑战，引入了一种新颖的 3D 到 2D 查询框架来有效地利用 2D 分割模型进行 3D 实例分割，并通过图切割问题和图神经网络来实现场景的超点图构建和处理。实验结果表明该方
PDF7 months ago
EipFormer：强调三维实例分割中的实例位置
提出了一种基于 Transformer 的架构 EipFormer，包括渐进聚合和双位置嵌入，用于 3D 实例分割，通过优化实例位置和提案来提高模型性能。
PDF7 months ago
开放世界中的三维室内实例分割
已有的 3D 实例分割方法通常假设在训练过程中可获取所有待分割的语义类别，并在推理时仅分割已见类别。我们认为这种封闭世界的假设过于限制，首次探索了在开放世界环境中进行 3D 室内实例分割，使模型能够区分已知类别，并将未知对象标注为未知，并在
PDF9 months ago
ICCV无掩模关注的 Transformer 用于 3D 实例分割
通过引入位置感知设计，利用辅助中心回归任务替代掩码注意力设计，实现了在 3D 实例分割中更快的收敛速度和更准确的位置查询，并在多种数据集上展现出优越的性能。
PDF10 months ago
ClickSeg：基于点击层次弱标注的 3D 实例分割
本文提出了 ClickSeg，一种新颖的基于点击级弱监督的 3D 实例分割方法，仅需要每个实例的一个点注释；通过提出基线弱监督训练方法和新的训练框架，使用 k-means 和固定初始种子进行聚类，实验证明 ClickSeg 在 ScanNe
PDFa year ago
PSGformer：通过精确的语义引导增强 3D 点云实例分割
本文提出 PSGformer，一种新颖的 3D 实例分割网络，通过多级语义聚合模块和平行特征融合 Transformer 模块，完整地利用全局和局部语义信息，有效提高了分割水平，实现在 ScanNetv2 数据集上取得了当前最佳结果。
PDFa year ago
CVPRISBNet：一种具有实例感知采样和盒感知动态卷积的 3D 点云实例分割网络
ISBNet 是一种新颖、高效的三维实例分割方法，通过使用核来表示实例并通过动态卷积解码实例掩码，预测和利用三维轴对齐的边界框将进一步提高性能。实验结果表明，该方法在 ScanNetV2、S3DIS 和 STPLS3D 数据集上取得了最新的
PDFa year ago
ECCVPointInst3D：通过点对三维实例进行分割
该研究论文提出了一种全卷积 3D 点云实例分割方法，采用逐点预测方式，避免聚类方法中的任务依赖问题，并使用 Optimal Transport 方法根据动态匹配成本为每个采样点分配目标掩模，显著提升了场景的分割精度，成为比其他方法更简单灵活
PDF2 years ago
CVPR基于点云的 3D 实例分割 SoftGroup
本研究提出了一种新的三维实例分割方法 - SoftGroup，通过自下而上的软分组，然后进行自上而下的细化，解决了现有方法中从语义预测错误中产生的误差问题，实现了对每个点与多个类别的关联，从而抑制了误报实例的产生。新方法的实验结果表明其比现
PDF2 years ago
ECCV点云联合实体实例化和语义分割的自预测
我们提出了一种名为 Self-Prediction 的学习模式，用于处理点云的三维实例和语义分割问题。我们的方法强调了点关系探索方面的新学习模式，与大多数现有方法不同，该方法通过自我预测任务来训练骨干网络，从而使模型更好地探索关系、几何和形
PDF4 years ago
CVPROccuSeg：基于占据度感知的三维实例分割
本文介绍了 3D 实例分割中使用的 Occupancy Size 作为度量标准，以增强性能，并提出了一种基于 Occupancy Size 的 OccuSeg 实例分割方法，其利用多任务学习产生了占用信号和嵌入表示，并使用聚类方案鼓励正确聚
PDF4 years ago
多尺度稀疏卷积的多尺度亲和力用于三维实例分割
该研究提出了一种基于稀疏卷积和点亲和力预测的 3D 实例分割新方法，通过简单而有效的聚类算法，在 ScanNet 基准测试上大幅优于现有的方法。
PDF5 years ago