三维分割

吃吃今天努力学习了吗8 天前
论文阅读·计算机视觉·3d·3dgs·三维分割
【论文阅读】Gaussian Grouping: Segment and Edit Anything in 3D Scenes高斯投影(Gaussian Splatting)实现了高质量、实时的三维场景新视点合成。不过,它仅专注于外观和几何建模,缺乏对细粒度的物体级场景理解。为了解决这一问题,我们提出了 Gaussian Grouping,将高斯点扩展为联合重建和分割开放世界三维场景中的任意内容。我们为每个高斯添加了一个紧凑的身份编码(Identity Encoding),使得这些高斯点能够根据其在三维场景中的物体实例或“物体/背景”的成员关系进行分组。并不依赖昂贵的三维标签,我们在可微渲染过程中通过利用 Segment Any
吃吃今天努力学习了吗2 个月前
论文阅读·3d·3dgs·三维分割
【论文阅读】Segment Any 3D Gaussians本文提出了一种基于3DGS的高效3D可提示分割方法SAGA。该方法以二维视觉提示作为输入,能够在4毫秒内分割出由三维高斯函数表示的相应三维目标。该方法通过为每个三维高斯函数附加一个尺度门控的亲和性特征,赋予其新的多粒度分割特性来实现。具体而言,针对尺度门控亲和性特征学习,提出了一种尺度感知的对比训练策略。该策略 (1)将SAM模型从二维mask中提取的分割能力提取到亲和性特征中, (2)采用一种软尺度门控机制,通过根据指定的三维物理尺度调整每个特征通道的幅度,解决3D分割中的多粒度模糊性问题。 评估表明S
我是有底线的