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3D Semantic Segmentation

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하위 태스크: 5
평가표: 19
보존된 평가 기록: 145

3D Semantic Segmentation is a computer vision task that involves dividing a 3D point cloud or 3D mesh into semantically meaningful parts or regions. The goal of 3D semantic segmentation is to identify and label different objects and parts within a 3D scene, which can be used for applications such as robotics, autonomous driving, and augmented reality.

하위 태스크

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10-shot image generation / Semantic Segmentation / 3D Semantic Segmentation / Robust 3D Semantic Segmentation

Robust 3D Semantic Segmentation

하위 0개평가표 3개평가 기록 39건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

10-shot image generation / Semantic Segmentation / 3D Semantic Segmentation / Real-Time 3D Semantic Segmentation

Real-Time 3D Semantic Segmentation

하위 0개평가표 1개평가 기록 4건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

10-shot image generation / Semantic Segmentation / 3D Semantic Segmentation / Unsupervised 3D Semantic Segmentation

Unsupervised 3D Semantic Segmentation

하위 0개평가표 1개평가 기록 2건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

10-shot image generation / Semantic Segmentation / 3D Semantic Segmentation / 3D Point Cloud Part Segmentation

3D Point Cloud Part Segmentation

하위 0개평가표 0개평가 기록 0건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

10-shot image generation / Semantic Segmentation / 3D Semantic Segmentation / furniture segmentation

furniture segmentation

하위 0개평가표 0개평가 기록 0건

코드 평가 결과 기법 데이터셋

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.