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Mask3D

Mask3D

改进3D语义实例分割方法，兼容多种数据集

Mask3D是一个提升3D语义实例分割的开源项目，支持ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D数据集。项目集成了PyTorch、PyTorch Lightning和Hydra工具，提供高效的架构和训练流程，包括数据预处理、模型训练与测试。此外，Mask3D在多个挑战中表现优异，包括在ECCV 2022的Urban3D挑战中获得第二名。

Mask3D3D实例分割ScanNetPyTorchICRA 2023Github开源项目
访问官网GitHub论文

Mask3D 项目介绍

什么是 Mask3D？

Mask3D 是一款用于3D实例分割的先进算法工具，采用了Mask Transformer技术，可以在3D环境中准确识别和划分不同的语义实例。通过Mask3D，研究人员在多个数据集上达到了最先进的实例分割性能，比如ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D等。这一项目由来自多个学术机构和公司，包括RWTH Aachen University、ETH Zurich和NVIDIA的研究人员合作开发。

主要特点

  • 多数据集支持：Mask3D在多个广泛使用的3D数据集上进行了测试和验证，展示了非凡的性能。这些数据集包括ScanNet、ScanNet200、S3DIS和STPLS3D。
  • 强大的技术基础：项目采用了PyTorch作为主要的深度学习架构，并使用Lightning和Hydra进行配置管理。
  • 广泛的社区和文档支持：项目代码开源并有详细的设置文档和演示，帮助研究人员和开发者快速上手。

项目代码结构

Mask3D 的代码结构基于Mix3D框架，代码以模块化设计为特色，便于开发者理解和扩展：

  • mix3d：主文件和配置文件所在地，含数据集和模型相关的多个子模块。
  • datasets：包含数据预处理脚本和相关工具。
  • models：封装了Mask3D核心模型模块。
  • trainer：训练模块，包括训练循环等。
  • utils：辅助工具和通用函数。

依赖环境

为了顺利运行Mask3D，项目要求如下主要依赖环境：

  • Python 版本：3.10.9
  • CUDA 版本：11.3

可以通过conda安装并配置项目所需的环境：

export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0 6.1 6.2 7.0 7.2 7.5 8.0 8.6"
conda env create -f environment.yml
conda activate mask3d_cuda113

数据预处理

Mask3D需要对原始数据进行一定的预处理，以确保数据适合模型输入。目前支持的预处理方法包括针对ScanNet、S3DIS和STPLS3D数据集的专用脚本。处理后的数据集将被存储在data/processed目录下。

训练与测试

在准备好预处理数据后，用户可以开始对Mask3D进行训练和测试。以下示例展示如何在ScanNet数据集上进行训练：

python main_instance_segmentation.py

可以通过修改配置脚本进行自定义训练和测试流程，详细配置文件可以在scripts目录下找到。

训练好的检查点

Mask3D提供了多个经过训练和验证的模型检查点，用户可以直接下载并进行推理或进一步的微调。这些检查点在不同的数据集上展示了优越的性能指标。

项目亮点

  • Mask3D是由多个国际知名院校的学者及NVIDIA研究人员合力完成的前沿研究项目。
  • 已在国际会议ICRA 2023上发表，并在多个比赛中表现优异。
  • 项目负责人和团队成员通过论文、详细文档、以及代码库积极推动3D实例分割领域的发展。

请在使用时引用原作者的论文，以尊重原作者的学术贡献。

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