Сегментация любого 3D для облаков точек полное руководство (SAM 3D)

Полное руководство по сегментации 3D облаков точек с использованием SAM 3D

3D Python

Как создать приложение для семантической сегментации для 3D точечных облаков, используя SAM и Python. Бонус: код для проекций и взаимосвязей между 3D точками и 2D пикселями.

Модель Segment Anything для 3D окружений. Мы будем обнаруживать объекты в закрытых помещениях с помощью наборов данных 3D точечных облаков. За это изображение благодарим Mimatelier, талантливого иллюстратора, создавшего его.

Технологические прорывы просто безумны, особенно с учетом применения искусственного интеллекта (ИИ) к 3D задачам. Иметь возможность использовать последние передовые исследования для продвинутых 3D приложений – это очень мощный инструмент. Особенно при реализации рассуждений на уровне человека в компьютере, существует ясная необходимость извлечения формализованного значения из наблюдаемых нами 3D объектов.

В этом руководстве мы здесь, чтобы убедиться, что мы можем объединить удивительные достижения ИИ с 3D приложениями, использующими 3D точечные облака. — 🐲 Флорен и Виль

Это задача не из простых, но однажды справившись с ней, слияние 3D точечных облаков и глубокого обучения приводит к новым измерениям понимания и интерпретации нашего визуального мира.

Среди этих достижений модель Segment Anything является свежим источником инноваций, особенно в области полной автоматизации без наблюдения.

Архитектура модели Segment Anything, которую мы используем для 3D данных. Она включает кодировщик изображений, вложения изображений и некоторые предварительные операции, которые в конечном итоге проходят через декодер и кодировщик запросов, давая результаты в виде масок. © Ф. ПуАрхитектура модели Segment Anything, которую мы используем для 3D данных. Она включает кодировщик изображений, вложения изображений и некоторые предварительные операции, которые в конечном итоге проходят через декодер и кодировщик запросов, давая результаты в виде масок. © Ф. Пу

В этом окончательном руководстве мы отправляемся в прагматическое путешествие, чтобы исследовать эту передовую модель – от ее зарождения до ее практических приложений в сегментации. Но какая здесь цель?

Миссия 🥷

Хорошо, пришло время для краткого описания миссии! Вы теперь многоклассовый член спецназа вашей страны и должны найти опасные материалы, спрятанные внутри определенного здания, ни разу не будучи замеченным (в данном случае – здание ИТЦ).

С помощью ваших великолепных навыков взлома интернета, вы управляете обнаружением 3D сканов для той части здания, которая вас интересует. Теперь вам нужно найти способ быстро определить маршрут для вашей команды по извлечению опасных материалов. После этого команда сможет не замеченной извлечь материалы, и вы спасли день!