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End-to-end Fusion3DGS: ラベル効率的なガウシアン スプラッティングに基づくマルチモーダル 3D インスタンス セグメンテーション

Zhiyuan Wang1,2, Chuang Luo1,2, Jianping Zhang3,4

  • 1School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610031, China.

Scientific reports
|January 6, 2026
PubMed
まとめ

Fusion3DGSは、2Dマスクのみを使用して効率的な3Dインスタンスセグメンテーションを可能にし、高価な3Dデータの必要性を減らします。この新しいフレームワークは、容易に入手可能なRGB画像を活用することで、エンボディドシステムにおける知覚能力を向上させます。

キーワード:
3Dインスタンスセグメンテーションガウシアン スプラッティングラベル効率学習マルチモーダル学習エンボディドAI

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