腾讯混元3D团队开源 P3-SAM: 原生3D零件分割

将3D资产分割为其组成部分对于增强三维理解、促进模型复用以及支持部件生成等应用至关重要。然而,现有方法在处理复杂物体时存在鲁棒性不足等问题,且无法实现全自动化流程。本文提出了一种原生3D点提示部件分割模型P3-SAM,旨在实现任意三维物体的全自动组件分割。受SAM启发,P3-SAM由特征提取器、多重分割头和IoU预测器组成,支持用户交互式分割。我们还提出了一种算法来自动筛选并合并模型预测的掩膜,实现部件实例分割。该模型在我们新建的包含370万个带合理分割标签模型的数据集上进行训练。对比实验表明,本方法能在任意复杂物体上实现精确分割结果和强大鲁棒性,达到了当前最优性能。

方法


P3-SAM的网络架构:输入点云被送入特征提取器以获取逐点特征。这些特征、点提示以及原始点云随后被输入到一个两阶段多掩模分割器中,生成不同尺度的三个掩模。最后,利用IoU预测器评估掩模质量,并选择最佳掩模作为最终预测结果。


自动分割流程:通过FPS采样点提示,输入P3-SAM模型获取多个掩码,随后采用非极大值抑制(NMS)合并冗余掩码。最后将点级掩码投影到网格面上,得到部件分割结果。

https://murcherful.github.io/P3-SAM/

相关推荐
腾讯云开发者12 小时前
腾讯云TVP走进美的,共探智能制造新范式
人工智能
一水鉴天12 小时前
整体设计 逻辑系统程序 之34七层网络的中台架构设计及链路对应讨论(含 CFR 规则与理 / 事代理界定)
人工智能·算法·公共逻辑
我星期八休息12 小时前
C++智能指针全面解析:原理、使用场景与最佳实践
java·大数据·开发语言·jvm·c++·人工智能·python
ECT-OS-JiuHuaShan12 小时前
《元推理框架技术白皮书》,人工智能领域的“杂交水稻“
人工智能·aigc·学习方法·量子计算·空间计算
minhuan13 小时前
构建AI智能体:六十八、集成学习:从三个臭皮匠到AI集体智慧的深度解析
人工智能·机器学习·adaboost·集成学习·bagging
ssshooter13 小时前
MCP 服务 Streamable HTTP 和 SSE 的区别
人工智能·面试·程序员
rengang6613 小时前
软件工程新纪元:AI协同编程架构师的修养与使命
人工智能·软件工程·ai编程·ai协同编程架构师
IT_陈寒13 小时前
Python+AI实战:用LangChain构建智能问答系统的5个核心技巧
前端·人工智能·后端
亚马逊云开发者14 小时前
Amazon Bedrock AgentCore Memory:亚马逊云科技的托管记忆解决方案
人工智能
言之。14 小时前
Chroma 开源的 AI 应用搜索与检索数据库(即向量数据库)
数据库·人工智能·开源