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3D Open-Vocabulary Instance Segmentation

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하위 태스크
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평가표
4
보존된 평가 기록
20

Open-vocabulary 3D instance segmentation is a computer vision task that involves identifying and delineating individual objects or instances within a three-dimensional (3D) scene without prior knowledge of a fixed set of object classes or categories. In other words, it extends traditional instance segmentation to a scenario where the number and types of objects present in the 3D environment are not predefined or limited to a specific vocabulary.

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

Replica

원본 태스크: 3D Open-Vocabulary Instance Segmentation

평가 기록 7건

ScanNet200

원본 태스크: 3D Open-Vocabulary Instance Segmentation

평가 기록 6건

S3DIS

원본 태스크: 3D Open-Vocabulary Instance Segmentation

평가 기록 4건

STPLS3D

원본 태스크: 3D Open-Vocabulary Instance Segmentation

평가 기록 3건

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