庖丁解牛 | AI如何“秒懂3D物体”的每个零件？开源易用的「零样本部件分割」黑科技来袭！

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打造一个有温度、有趣味、专业的全栈式AI 交流社区， 用心写好每一篇文章！ “   3D零件分割是一项基本的3D感知任务，对于各种应用领域至关重要，如机器人操纵、3D分析和生成、零件级编辑与风格化。 在过去的几年里，基于数据驱动的全监督方法在闭集3D部件分割基准上取得了优异的结果。然而，由于带有零件注释的3D数据的数量和多样性有限，这些方法仅限于分割简单的对象。 为了解决上面的3个挑战，作者提出了 SAMPart3D，这是一种可扩展的零样本3D零件分割框架，该框架以多个粒度分割对象零件，而不需要预设零件标签作为文本提示。本文 提出了一种与文本无关的2D到3D蒸馏，它能够从大规模未标记的3D对象中学习3D先验，并可以在语义和粒度方面处理部分歧义。 蒸馏分为两个阶段，在分割性能和训练效率之间取得平衡。 ” 项目主页 - https ………………………………