SegmentAnything3D

Segment Anything技术在3D场景中的创新应用

Segment Anything 3D 3D感知图像分割点云处理计算机视觉 Github 开源项目

SAM3D项目将Segment Anything技术扩展到3D感知领域，通过将2D图像分割信息转移到3D空间，为3D场景理解提供新思路。该项目结合SAM生成掩码、点云合并和区域合并等技术，实现2D到3D的有效转换。SAM3D不仅拓展了计算机视觉的应用范围，也为3D场景分析和理解开辟了新的研究方向。

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论文

介绍相关项目

sam2-hiera-tiny - 提供图像和视频分割功能的开放源码基础模型

GithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目模型深度学习视觉分割视频分割

SAM 2模型提供图像和视频的可提示视觉分割功能，开源代码库支持图像和视频预测。通过提示实现精准的掩码生成及传播，在高效推理中表现出色。该项目适合视觉识别与处理领域的研究者和开发者进行应用。

MobileSAM - 高效轻量化图像分割模型，适用于移动设备

AI模型GithubMobileSAM图像分割开源项目深度学习计算机视觉

MobileSAM是一种轻量级图像分割模型,专为移动应用优化。它保持了与原始SAM相当的性能,同时大幅减少了模型参数和推理时间。通过将ViT-H编码器替换为TinyViT,MobileSAM将参数量从615M降至9.66M,推理速度从456ms提升至12ms。该项目提供完整的训练和使用文档,支持ONNX导出,可轻松集成到现有SAM项目中。

sam-vit-base - 基于ViT的高效零样本图像分割模型

GithubHuggingfaceSAM人工智能图像分割开源项目模型深度学习计算机视觉

sam-vit-base是Segment Anything Model (SAM)的ViT Base版本，一个强大的图像分割模型。它可根据点或框等输入提示生成高质量对象掩码，适用于多种分割任务。该模型在庞大数据集上训练，具备出色的零样本性能。其架构包含视觉编码器、提示编码器和掩码解码器，支持提示式和自动化掩码生成，为计算机视觉研究提供了新的可能性。

SegVol - 突破性的通用交互式三维医学影像分割模型

3D建模CT扫描GithubSegVol人工智能医学图像分割开源项目

SegVol是一个创新的通用交互式三维医学影像分割模型，支持点、框和文本提示输入。该模型在96,000个CT扫描数据集上训练，可分割超过200个解剖类别。SegVol开源了推理代码、训练代码、模型参数以及预训练的ViT参数。通过内部和外部验证，SegVol展现出优秀的分割性能，为医学影像分析提供了新的解决方案。

EmbodiedScan - 全面多模态3D感知套件，提高具身AI的理解能力

3D感知EmbodiedScanGithubMMScan多模态开源项目深度学习

EmbodiedScan及其系列如MMScan是专为多模态3D感知设计的开放数据集与基准，用于深入理解第一人称3D场景。包含超过5000次扫描、100万RGB-D视图、语言提示和160k 3D定向框。基于此数据库的Embodied Perceptron展示了在3D感知和语言定位中的优秀表现，适用于计算机视觉和机器人领域。通过我们的演示和基准测试，了解详细信息和应用案例。

evf-sam2-multitask - 创新视觉语言融合技术提升文本引导图像分割效果

EVF-SAMGithubHuggingface人工智能图像分割开源项目模型深度学习视觉语言融合

EVF-SAM项目引入了早期视觉语言融合技术，旨在优化文本引导的图像分割任务。通过有效结合视觉与语言信息，该技术显著提升了分割的精确度和效率。项目提供了模型检查点，使用者可通过源代码中的'inference.py'文件了解具体应用方法。值得注意的是，当前版本需要从源代码直接导入模型脚本，尚不支持'AutoModel.from_pretrained(...)'功能。

2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成

3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云

该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。

PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展

3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉

PointLLM是一个创新的多模态大语言模型，可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观，而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集，并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力，研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准，并使用三种评估方法进行测试。

openscene - 零样本3D场景理解和任务执行工具

3D场景理解CVPR 2023GithubOpenScene开源项目语义分割零样本

OpenScene是一个实时交互的3D场景理解工具，支持使用开放词汇进行查询。用户可输入任意短语，系统会自动高亮相应区域。支持多种数据集和预处理选项，可执行零样本3D语义分割、稀有物体搜索和基于图像的3D物体检测。其特点包括无需GPU运行、支持多视角特征融合和模型蒸馏。所有代码和数据集均可在GitHub获取，适用于广泛的研究和开发应用。

sam2.1-hiera-large - Meta开源的新一代图像视频智能分割模型

GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉

sam2.1-hiera-large是Meta AI推出的SAM 2项目的核心模型，专注于图像和视频的智能分割任务。模型支持图像和视频预测功能，可通过Python接口快速集成。基于提示式交互，模型能实现自动生成分割掩码，在需要精确物体分割的计算机视觉应用中具有广泛应用价值。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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