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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种基于3D高斯的3D场景多物体分割方法；包括：在给定相机位姿下对3D场景进行渲染得到场景渲染图；通过交互式2D分割方法，对待分割的3D场景渲染图进行语义分割，得到2D分割图；为3D场景中的每个3D高斯添加物体编码；将3D高斯的语义信息投影到平面上得到渲染的分割图；使用2D分割图作监督对每个3D高斯的物体编码进行优化得到粗略分割结果；使用KNN聚类处理语义信息不准确的3D高斯；使用统计过滤将分割不准确的3D高斯自分割结果中删除。本发明通过添加了物体编码，用于从2D分割图中学习3D场景的语义信息，同时添加的物体编码为概率分布向量，既方便了计算也减小了存储开销。
主权项：1.一种基于3D高斯的3D场景多物体分割方法，其特征在于，包括：通过基于点的渲染方式在给定相机位姿下对3D场景进行渲染，得到场景渲染图；根据预定义的交互式2D分割方法，对待分割的3D场景渲染图进行语义分割，得到2D分割图；为3D场景中的每个3D高斯添加物体编码，以表示所述3D高斯在各个类别上的概率分布，即3D高斯的语义信息；在场景渲染图的相机位姿下，使用基于点的渲染方式将3D高斯的语义信息投影到平面上，得到渲染分割图；结合渲染分割图并使用所述2D分割图作监督，对每个3D高斯的物体编码进行优化，得到粗略分割结果；使用K-近邻算法处理语义信息不准确的3D高斯；使用统计过滤方法将错误分割的3D高斯自粗略分割结果中删除，得到最终的分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 一种基于3D高斯的3D场景多物体分割方法
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