为满足对详细3D数据的日益增长的需求，研究人员推出了Point-SAM，这是一种基于变革者的3D分割模型。这个模型将大大提高3D数据处理的效率和精度。与传统的3D分割技术相比，Point-SAM能够提供更精细的数据，从而更好地...

Seg-NN框架通过去除对大量预训练的需求，极大地优化了3D分割的流程。这一创新使得模型能够快速适应新的、未见过的类别，同时避免了通常存在的领域差异问题。这一技术突破不仅加快了3D物体识别的速度，还提高了模型的...

SAM-Med3D是Segment Anything Model（SAM）的升级版，专门针对3D医学影像进行了优化。虽然原始的SAM在处理3D医学影像时存在困难，但是经过对超过131K个3D掩模的广泛数据集进行训练的SAM-Med3D在捕捉3D空间细节方面使...

以下是本文的主要内容： - 本文研究了如何将图像模态整合到全稀疏架构中，以实现高效的远程3D检测。 - 该方法使用实例查询将2D实例分割与基于LiDAR的3D分割进行融合，从而实现了nuScenes和Argoverse 2数据集上的最...

以下是该新闻的三个核心要点： - SA3D是一个新颖的框架，可用于一次性3D分割，使用神经辐射场，在最小的手动提示下，使用户能够在渲染视图中分割目标物体。 - 迭代过程使用2D掩模、密度引导反向渲染和交叉视图自我...