論文の概要: SAM3D: Segment Anything in 3D Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03908v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 17:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 14:08:10.983355
• Title: SAM3D: Segment Anything in 3D Scenes
• Title（参考訳）: SAM3D:3Dシーンのセグメンテーション
• Authors: Yunhan Yang, Xiaoyang Wu, Tong He, Hengshuang Zhao, Xihui Liu
• Abstract要約: 本稿では,RGB画像のSegment-Anything Model(SAM)を利用して3次元点雲のマスクを予測できる新しいフレームワークを提案する。 RGB画像が配置された3Dシーンの点雲に対して、まずRGB画像のセグメンテーションマスクをSAMで予測し、2Dマスクを3Dポイントに投影する。 我々のアプローチはScanNetデータセットを用いて実験し、SAM3Dがトレーニングや微調整なしに合理的かつきめ細かな3Dセグメンテーション結果が得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.57040455422537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose SAM3D, a novel framework that is able to predict masks in 3D point clouds by leveraging the Segment-Anything Model (SAM) in RGB images without further training or finetuning. For a point cloud of a 3D scene with posed RGB images, we first predict segmentation masks of RGB images with SAM, and then project the 2D masks into the 3D points. Later, we merge the 3D masks iteratively with a bottom-up merging approach. At each step, we merge the point cloud masks of two adjacent frames with the bidirectional merging approach. In this way, the 3D masks predicted from different frames are gradually merged into the 3D masks of the whole 3D scene. Finally, we can optionally ensemble the result from our SAM3D with the over-segmentation results based on the geometric information of the 3D scenes. Our approach is experimented with ScanNet dataset and qualitative results demonstrate that our SAM3D achieves reasonable and fine-grained 3D segmentation results without any training or finetuning of SAM.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,RGB画像のSegment-Anything Model(SAM)を利用して3次元点雲のマスクを予測できる新しいフレームワークSAM3Dを提案する。 RGB画像が配置された3Dシーンの点雲に対して、まずRGB画像のセグメンテーションマスクをSAMで予測し、2Dマスクを3Dポイントに投影する。 その後、3Dマスクをボトムアップマージアプローチと反復的にマージします。 各ステップにおいて、2つの隣接するフレームの点雲マスクと双方向のマージアプローチをマージする。 このように、異なるフレームから予測される3Dマスクは、徐々に3Dシーン全体の3Dマスクにマージされる。 最後に、3dシーンの幾何学的情報に基づいて、sam3dの結果をオーバーセグメンテーション結果と任意にアンサンブルできる。 提案手法はScanNetデータセットを用いて実験し,SAM3DがSAMのトレーニングや微調整を伴わずに合理的かつきめ細かな3Dセグメンテーション結果が得られることを示した。

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