3d segmentation | BriefGPT - AI 论文速递

关键词3d segmentation

搜索结果 - 27

基于深度学习的三维实例与语义分割：一份综述
该研究主要讨论了基于深度学习的三维分割在点云数据处理中的应用，并评估了不同分割算法对不同数据集的竞争力以及最常使用的处理流程、其优势、限制、未来研究方向等。
PDF15 days ago
对比高斯聚类：弱监督的三维场景分割
引入了对比高斯聚类的新方法，能够从任何视角提供分割掩模，并实现场景的三维分割。
PDF2 months ago
CVPR无时间训练：为 Few-shot 3D 场景分割赋能的非参数网络
基于非参数化网络和支持查询传递模块，我们提出了一个用于 few-shot 3D 分割的 Seg-NN 和 Seg-PN 方法，其中 Seg-NN 通过手工设计滤波器来提取密集表示，Seg-PN 则通过训练轻量级的 QUERY-SUPPORT
PDF3 months ago
N2F2：具有嵌套神经特征场的分层场景理解
通过引入分层监督和延迟体积渲染，我们提出了一种名为 Nested Neural Feature Fields（N2F2）的新方法，通过学习单个特征场来对复杂场景进行多层次的抽象理解，实现了对场景的全面和细致的理解，取得了在计算机视觉领域的一
PDF4 months ago
FusionVision: 从 RGB-D 相机中使用 YOLO 和快速分割任意物体进行三维物体重建与分割的综合方法
在计算机视觉领域，本论文引入了 FusionVision - 一个全面的管道，用于对 RGB-D 影像中的物体进行稳健的 3D 分割。该管道采用集成方法，将先进的目标检测技术与高级实例分割方法相结合，通过综合解释 RGB-D 数据，实现了对
PDF4 months ago
CIS-UNet：基于上下文感知位移窗口自注意力的计算机断层扫描血管造影主动脉分割
在本文中，我们介绍了一种用于主动脉和其十三个分支的多类分割的深度学习模型 CIS-UNet，并证明其在 CT 扫描中优于现有的基于 Swin 转换器的模型，提供更高的精度和优化，为心血管内治疗的规划提供改进。
PDF5 months ago
将 CLIP 的知识转化为零样本点云语义分割
本文提出了一种简单而有效的基线方法，将 CLIP 中的视觉语言知识在特征和输出层面上转移到点云编码器，从而在零样本点云语义分割中取得了显著的性能提升，并在无标注点云语义分割设置中取得了有希望的结果，展示了其在标签效率学习方面的巨大潜力。
PDF7 months ago
SANeRF-HQ：高质量采样对于 NeRF 中的任何分割
本研究介绍了 Segment Anything for NeRF in High Quality (SANeRF-HQ) 方法，通过结合 Segment Anything Model (SAM) 和 Neural Radiance Fiel
PDF7 months ago
基于时间立方 PatchGAN (TCuP-GAN) 的自动化 3D 肿瘤分割
利用最新的深度学习技术开发稳健的通用三维分割框架是不同生物医学领域中的一个活跃研究领域，该研究介绍了一种称为 Temporal Cubic PatchGAN (TCuP-GAN) 的体素到体素转换模型，将生成性特征学习框架与卷积长短时记忆网
PDF7 months ago
KDDTCuPGAN：面向公众科学优化人机交互的新型框架
大数据时代下，为了减少人工标记和分类大型数据集的工作量，我们提出了一种基于生成对抗网络和长短期记忆的 3D 分割模型，结合众包式的公民科学项目，使得志愿者只需查看部分图像切片并校正其中机器无法正确处理的图像，从而极大地降低了志愿者在公民科学
PDF7 months ago
OmniSeg3D: 基于层次对比学习的全方位 3D 分割
提出了一种全方位理解 3D 场景的通用 3D 分割方法 OmniSeg3D，通过层次对比学习框架将多视图不一致的 2D 分割提升为一致的 3D 特征场，实现了分层分割、多对象选择和全局离散化，并通过大量实验验证了该方法在高质量 3D 分割和
PDF7 months ago
ICLR基于 SAM 指导的无监督领域适应用于 3D 分割
本研究提出了一种基于图像与点云的混合特征增强方法，通过利用 SAM 模型在三维领域中的普适性能力，解决了未标注域适应中的领域差异问题，并在三维分割任务中取得了最新的研究进展。
PDF9 months ago
HartleyMHA: 频域自注意力的分辨率稳健和参数高效的 3D 图像分割
通过引入 HartleyMHA 模型，结合使用 Hartley 变换和共享参数来减小模型尺寸，同时在频域内应用自注意力机制实现了更高效的高阶特征组合，实现了比其他测试模型少于 1％的模型参数下对训练图像分辨率的优越鲁棒性。
PDF9 months ago
DEEPBEAS3D: 深度学习与 B 样条显式主动表面
基于深度学习的自动分割方法常不够稳健，本文提出了一种创新的三维分割框架通过卷积神经网络将分割表示为 B 样条显式主动表面，保证了分割结果在三维空间中的平滑性、解剖学合理性，并允许用户精确地编辑三维表面，应用于经阴道腔超声图像中肛门括约肌复合
PDF10 months ago
多维统一 Swin Transformer 用于多解剖位置的 3D 病变分割
在肿瘤学研究中，准确的 CT 扫描病灶 3D 分割对于病灶生长动力学的建模至关重要。然而，根据 RECIST 准则，放射科医生通常仅在显示最大横截面面积的轴位切片上勾画每个病灶，并在研究目的上勾画少量的 3D 病灶。因此，我们有大量未标记的
PDF10 months ago
少即是多：朝着高效的零样本 3D 语义分割网络
为了减少对大规模数据集的依赖，最近在 3D 分割方面的研究转向了少样本学习。本文提出了一种高效的无训练的 3D 少样本分割网络 TFS3D 和基于训练的变种 TFS3D-T，通过三角函数位置编码提取密集表示，取得了可与以往基于训练方法相媲美
PDF10 months ago
所有点都很重要：熵正则化分布对齐用于弱监督 3D 分割
提出了一种 EREJ (Entropy Regularization and Distribution Alignment-based Joint-training) 弱监督三维分割学习策略，通过引入熵正则损失和分布对齐损失，将伪标签和模型
PDFa year ago
使用 NeRFs 对 3D 中的任何物体进行分割
该研究提出了一个用于三维分割的新框架 SA3D，通过密度导向的反渲染将 2D 分割蒙版投影到 3D 蒙版网格，再通过迭代的方式学习准确的 3D 分割结果，实验表明 SA3D 在不同场景下的有效性。
PDFa year ago
基于视角一致修补的三维场景杂物检测与去除
本文提出了一种自动系统，在 3D 场景中移除杂物并填补缺失部位，解决了 3D 分类和 3D 修复两个关键问题，实现了杂物与纹理准确的合成，实验表明该方法在杂物分割和 3D 修复方面都表现优秀。
PDFa year ago
Box2Mask: 使用边界框进行弱监督的三维语义实例分割
本文提出 Box2Mask 方法，利用 3D 包围盒标签进行弱监督学习，通过 Hough 投票和聚类方法实现 3D 实例分割，无需密集注释点云数据，模型在 ScanNet 测试上达到领先水平（+18 mAP@50），并在实现 3D 实例分割
PDF2 years ago