主要观点总结
本文介绍了SAMPart3D:一个可扩展的零样本三维部件分割框架,能够在不需要预设部件标签作为文本提示的情况下,以多个粒度分割物体部件。此外,文章还引入了PartObjaverse-Tiny数据集,解决了现有标注数据集在多样性和复杂性方面的不足。实验结果表明,SAMPart3D是有效的。
关键观点总结
关键观点1: SAMPart3D介绍
SAMPart3D是一个零样本3D部件分割框架,能够将3D对象分割成多个粒度的语义部件,而无需预定义的部件标签集作为文本提示。
关键观点2: 主要贡献
提出了一个与文本无关的二维到三维蒸馏方法,能够从大规模未标注的三维物体中学习三维先验,并能处理语义和粒度方面的部件歧义性;引入了PartObjaverse-Tiny数据集,为复杂的三维物体提供了详细的语义和实例级部件标注;大量实验表明,SAMPart3D在复杂的物体上实现了出色的部件分割结果。
关键观点3: 方法与挑战
提出了一个可扩展的零样本三维部件分割框架来解决无标注三维数据情况下的零样本三维部件分割问题。解决了语义歧义和粒度歧义等挑战。
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