ポイントクラウド用のセグメント化ガイド「Segment Anything 3D for Point Clouds Complete Guide (SAM 3D)」

ポイントクラウドのセグメント化に関する完全ガイド「Segment Anything 3D for Point Clouds 完全ガイド（SAM 3D）」

3D Python（3D パイソン）

3D ポイントクラウドを活用したセマンティックセグメンテーションアプリケーションの構築方法（SAM と Python を利用）。ボーナス：3D ポイントと2D ピクセルの投影および関係を示すコードも提供。

テクノロジーの進歩は単に狂気じみています。特に、人工知能（AI）が3D の課題に応用されるとすればです。最新の先端研究を利用して、高度な3D アプリケーションを構築できる能力は非常に力強いものです。特に、コンピューターに人間レベルの推論能力をもたらすことを考えれば、私たちが観測する3D の実体から形式化された意味を抽出する必要があります。

このチュートリアルでは、私たちが3D ポイントクラウドを利用した3D アプリケーションの驚異的なAIの進歩を結びつけることができるようにサポートしています。ー 🐲 Florent & Ville

これは簡単なことではありませんが、一度マスターすれば、3D ポイントクラウドとディープラーニングの統合は、私たちの視覚世界を理解し、解釈する新たな次元を生み出します。

これらの進歩の中で、セグメントアニシングモデルは特に監視なしでの完全自動化のための最近の革新の光り輝く存在です。

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この究極のガイドでは、この最先端モデルの起源から実用的なセグメンテーションアプリケーションまで、現実的な航海に乗り出します。しかし、ここでの目的は何でしょうか？

使命 🥷

さて、ミッションの要点です！あなたは今やあなたの国の特殊部隊の多クラスのメンバーであり、特定の建物内に隠された危険物質を検出せずに見つけ出さなければなりません（ここではITCビルです）。

あなたの素晴らしいインターネットハッキングスキルで、興味を持っている建物の一部の3D スキャンを見つけることに成功しました。今度は、危険物質回収チームのための経路を素早く定義する方法を見つける必要があります。それから、チームは気づかれずに物質を回収するために進めることができ、あなたは今日を救ったのです！

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!