慕尼黑工大提出DCSEG框架：基于3D高斯飞溅实现开放词汇语义分割
实现灵活、高效和开放词汇的3D分割
（映维网Nweon 2025年05月08日）3D分割是增强现实/虚拟现实等应用的主要兴趣点。在一项研究中，慕尼黑工业大学团队提出了一个解耦的3D分割管道，以确保模块化和可适应性。
研究人员首先用3D高斯函数重建场景，并通过对比监督从2D实例建议网络中学习class-agnostic特征。然后将3D特征聚类形成coarse object-或part-level掩码。最后，将每个3D聚类与2D open-vocabulary分割模型预测的类感知掩码匹配，在不重新训练3D表示的情况下分配语义标签。
所述解耦设计提供了一个即插即用的界面，以用于交换不同的2D或3D模块，并确保多对象实例分割，无需额外成本。同时，它利用丰富的3D几何图形进行强大的场景理解。
对合成和真实室内数据集进行的评估证明了性能优越性，特别是对于具有挑战性或长尾类。相关结果证实了解耦3D掩码提议和语义分类可以实现灵活、高效和开放词汇的3D分割。
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