“`html
Применение моделей сегментации 2D для обработки и сегментации 3D данных
Адаптация моделей сегментации, основанных на 2D, для эффективной обработки и сегментации 3D данных, представляет собой значительное вызов в области компьютерного зрения. Традиционные подходы часто сталкиваются с проблемой сохранения внутренних пространственных отношений в 3D данных, что приводит к неточностям в сегментации. Этот вызов критичен для развития приложений, таких как автономное вождение, робототехника и виртуальная реальность, где точное понимание сложных 3D окружений является существенным. Решение этого вызова требует метода, который может точно сохранять пространственную целостность 3D данных, предлагая при этом надежную производительность в различных сценариях.
Текущие методы сегментации 3D
Текущие методы сегментации 3D включают переход 3D данных в 2D формы, такие как многократные виды отображения или нейронные радиационные поля (NeRF). В то время как эти подходы расширяют возможности 2D моделей, таких как Segment Anything Model (SAM), они сталкиваются с несколькими ограничениями. Процесс проекции 2D-3D вносит значительную вычислительную сложность и задержки обработки. Более того, эти методы часто приводят к деградации мелкозернистых пространственных деталей 3D, что приводит к менее точной сегментации. Еще одним критическим недостатком является ограниченная гибкость в взаимодействии, поскольку перевод 2D подсказок в точные 3D взаимодействия остается вызовом. Кроме того, эти техники испытывают проблемы с переносимостью домена, что делает их менее эффективными при применении в разнообразных 3D окружениях, таких как переход от объектно-центричной к сценовой сегментации.
Новый подход: SAM2POINT
Команда исследователей из CUHK MiuLar Lab, CUHK MMLab, ByteDance и Shanghai AI Laboratory представляют SAM2POINT, новый подход, который адаптирует модель Segment Anything Model 2 (SAM 2) для нулевой сегментации и сегментации 3D с возможностью взаимодействия без необходимости 2D-3D проекции. SAM2POINT интерпретирует 3D данные как серию многопространственных видео с использованием вокселизации, что сохраняет целостность 3D геометрии во время сегментации. Этот метод позволяет эффективную и точную сегментацию путем обработки 3D данных в их естественной форме, существенно уменьшая сложность и сохраняя важные пространственные детали. SAM2POINT поддерживает различные типы подсказок, включая 3D точки, ограничивающие рамки и маски, обеспечивая интерактивную и гибкую сегментацию в различных 3D сценариях.
Преимущества и применимость
В центре инновации SAM2POINT лежит его способность форматировать 3D данные в виде вокселизированных представлений, напоминающих видео, что позволяет SAM 2 выполнять нулевую сегментацию, сохраняя мелкозернистую пространственную информацию. Вокселизированные 3D данные структурированы как w×h×l×3, где каждый воксель соответствует точке в 3D пространстве. Эта структура имитирует формат видеокадров, позволяя SAM 2 сегментировать 3D данные аналогично тому, как он обрабатывает 2D видео. SAM2POINT поддерживает три типа подсказок – 3D точка, 3D рамка и 3D маска – которые могут быть применены как отдельно, так и вместе для направления процесса сегментации.
Новый подход SAM2POINT демонстрирует надежную производительность в нулевой сегментации 3D на различных наборах данных, включая Objaverse, S3DIS, ScanNet, Semantic3D и KITTI. Метод эффективно поддерживает несколько типов подсказок, таких как 3D точки, ограничивающие рамки и маски, показывая его гибкость в различных 3D сценариях, таких как объекты, внутренние сцены, уличные окружения и сырые данные LiDAR. SAM2POINT превосходит существующие подходы на основе SAM, сохраняя мелкозернистую пространственную информацию без необходимости 2D-3D проекции, что приводит к более точной и эффективной сегментации. Его способность обобщаться на различные наборы данных без повторного обучения подчеркивает его универсальность, обеспечивая значительные улучшения точности сегментации и уменьшение вычислительной сложности. Эта возможность нулевой сегментации и взаимодействия делает SAM2POINT мощным инструментом для понимания 3D и эффективной обработки масштабных и разнообразных 3D данных.
Заключение
SAM2POINT представляет собой новаторский подход к сегментации 3D, используя возможности SAM 2 в новой структуре, которая интерпретирует 3D данные как многопространственные видео. Этот подход успешно решает ограничения существующих методов, особенно в части вычислительной эффективности, сохранения 3D пространственной информации и гибкости взаимодействия пользователя через различные подсказки. Надежная производительность SAM2POINT в различных 3D сценариях является значительным вкладом в область, открывая путь к более эффективным и масштабируемым решениям сегментации 3D в исследованиях по искусственному интеллекту. Эта работа не только улучшает понимание 3D окружений, но и устанавливает новый стандарт для будущих исследований в области сегментации 3D с возможностью взаимодействия.
Посмотрите статью, GitHub и демо. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему 50k+ ML SubReddit.
Источник: MarkTechPost
Применение SAM2Point для вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте SAM2Point для нулевой сегментации и сегментации 3D.
Как применить ИИ в вашем бизнесе
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Получите поддержку от экспертов по ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Используйте AI Sales Bot
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Решения от AI Lab
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
