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OpenScene学习资料汇总-零样本3D场景理解方法

RayRay
OpenScene3D场景理解CVPR 2023零样本语义分割Github开源项目

OpenScene: 零样本3D场景理解的开放词汇方法

OpenScene是一种创新的3D场景理解方法,可以使用开放词汇查询执行一系列新颖的任务。本文将为您介绍OpenScene项目的相关学习资源,帮助您快速上手这个有趣的项目。

🔍 项目概览

OpenScene提出了一种新的方法,可以为3D场景点预测与文本和图像像素共嵌入的密集特征。这种零样本方法支持任务无关的训练和开放词汇查询,可以执行各种有趣的3D场景理解任务。

OpenScene示例

💻 安装与使用

  1. 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/pengsongyou/openscene.git
cd openscene

  1. 按照installation.md安装所需依赖包。

  2. 下载预处理数据和融合特征:

bash scripts/download_dataset.sh
bash scripts/download_fused_features.sh
  1. 运行评估脚本:
sh run/eval.sh out/replica_openseg config/replica/ours_openseg_pretrained.yaml ensemble

📊 支持的数据集

  • ScanNet
  • Matterport3D
  • nuScenes
  • Replica

🚀 主要应用

  • 零样本3D语义分割
  • 开放词汇3D场景理解与探索
  • 稀有物体搜索
  • 基于图像的3D物体检测

📚 更多学习资源

OpenScene为3D场景理解开辟了新的可能性。无论您是研究人员还是开发者,都可以尝试使用这个强大的工具来探索3D世界。欢迎访问项目主页和GitHub仓库了解更多信息!

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