微调SAM 2.1提升建筑构件分割精度
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微调SAM 2.1提升建筑构件分割精度
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AI 综述
Ehsan Agha Ebrahimi 等人发表论文，将 SAM 2.1 在 HBD 数据集（42 栋建筑、2,679 张标注图像）上微调，用于 11 类建筑构件的多类分割，mIoU 从 49.9% 提升至 69.6%。 与基线 SegFormer 对比，微调后的 SAM 2.1 在部分大表面积类别上表现更优。在神经辐射场中分组掩码后，微调版 SAM 2.1 在新渲染图像上的分组效果优于预训练版本，推进了 GARField 在 3D 自动重建中的应用。
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最新进展10月12日 12:00
SAM 2.1 微调用于图像 3D 重建中的建筑构件分割报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.CVSAM 2.1 微调用于图像 3D 重建中的建筑构件分割
研究在 HBD 数据集（42 栋建筑、2,679 张标注图像）上微调 SAM 2.1，实现 11 类建筑构件的多类分割，mIoU 从 49.9% 提升至 69.6%。以 SegFormer 为基线对比显示，SAM 2.1 在部分大表面积类别上更优。在神经辐射场中分组掩码后，微调版 SAM 2.1 在新渲染图像上的分组效果优于预训练版本，推进了 GARField 在 3D 自动重建中的应用。
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