HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

P3-SAM: التجزئة الجزئية ثلاثية الأبعاد الأصلية

Changfeng Ma Yang Li Xinhao Yan Jiachen Xu Yunhan Yang Chunshi Wang Zibo Zhao Yanwen Guo Zhuo Chen Chunchao Guo

الملخص

يُعد تقسيم الأصول ثلاثية الأبعاد إلى مكوناتها الأساسية أمراً بالغ الأهمية لتعزيز الفهم ثلاثي الأبعاد، وتسهيل إعادة استخدام النماذج، ودعم مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل توليد الأجزاء. ومع ذلك، تواجه الطرق الحالية قيوداً مثل ضعف المقاومة عند التعامل مع الكائنات المعقدة، ولا يمكنها تأمين أتمتة كاملة للعملية. في هذا البحث، نقترح نموذجاً مخصصاً للتقسيم الجزئي للنقاط ثلاثية الأبعاد يُسمى P3-SAM، مصمماً لضمان أتمتة كاملة لتقسيم أي كائنات ثلاثية الأبعاد إلى مكوناتها. مستوحى من نموذج SAM، يتكون P3-SAM من مستخرج ميزات، وعدد من الرؤوس التصنيفية، و Predictor لمؤشر IoU، مما يتيح تقسيماً تفاعلياً للمستخدمين. كما نقترح خوارزمية لاختيار ودمج الأقنعة التلقائية التي يُنبِّئ بها نموذجنا لتقسيم مثيلات الأجزاء. تم تدريب نموذجنا على مجموعة بيانات جديدة تم إنشاؤها تحتوي على ما يقارب 3.7 مليون نموذج، مع تسميات تقسيم معقولة. وتبين النتائج المقارنة أن طريقة عملنا تحقق نتائج تقسيم دقيقة ومقاومة قوية أمام أي كائنات معقدة، وتصل إلى أداء متميز على مستوى الحالة الحالية في المجال. وسيتم إصدار الكود الخاص بنا قريباً.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
P3-SAM: التجزئة الجزئية ثلاثية الأبعاد الأصلية | مستندات | HyperAI