Научная модель для сегментации частей 3D-облаков точек с настраиваемой детализацией, представленная на CVPR 2026.
S²AM3D — исследовательский проект по разделению 3D-объектов (облаков точек) на составные части с помощью нейросети, которая сочетает знания из 2D-изображений с согласованностью в 3D-пространстве. Модель позволяет гибко управлять уровнем детализации сегментации и показывает высокую точность на сложных структурах. Работа принята на конференцию компьютерного зрения CVPR 2026 в формате устного доклада.
Описание автора:[CVPR 2026 Oral] Official implementation for "S²AM3D: Scale-controllable Part Segmentation of 3D Point Clouds"
