SAM 3D Artist Objects (SA-3DAO) ist ein Datensatz zur Paarung von 3D-Netzen, der von Meta Superintelligence Labs im Juni 2026 veröffentlicht wurde. Die zugehörige Forschungsarbeit ist... SAM 3D: Alles in Bildern in 3D verwandelnZiel ist die Bewertung der Leistungsfähigkeit von 3D-Rekonstruktionsalgorithmen für die Form und Anordnung von Objekten in realen Szenarien. Sie wird häufig für Leistungstests, Modelloptimierung und verwandte Forschungen im Bereich der Computer Vision für Bild-zu-3D-Objekt-Konvertierungsalgorithmen eingesetzt. Dieser Datensatz enthält 1.000 Paare aus realen Bildern und von professionellen Künstlern erstellten 3D-Modellen. Er umfasst eine breite Palette von Objekten, darunter große Gebäude, Tiere, Alltagsgegenstände und seltene Objekte, und unterscheidet zwischen öffentlich verfügbaren Testbeispielen und wettbewerbsspezifischen Beispielen.

Zusammensetzung des Datensatzes:

• Testset: 100 Paare von Bild-/Masken-zu-3D-Objekt-Zuordnungen zur Modellentwicklung und -validierung.
• Wettbewerbsset: 900 Paare von 3D-Objektpaarungen, reserviert als Benchmarks.

Zitat

@article{sam3d3dfyimages,
title={SAM 3D: 3Dfy Anything in Images},
author={SAM 3D Team and Xingyu Chen
and Fu-Jen Chu and Pierre Gleize
and Kevin J Liang and Alexander Sax
and Hao Tang and Weiyao Wang
and Michelle Guo and Thibaut Hardin
and Xiang Li and Aohan Lin and Jiawei Liu
and Ziqi Ma and Anushka Sagar and Bowen Song
and Xiaodong Wang and Jianing Yang and Bowen Zhang
and Piotr Dollár and Georgia Gkioxari
and Matt Feiszli and Jitendra Malik},
year={2025},
eprint={2511.16624},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV},
url={https://arxiv.org/abs/2511.16624},
}