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MSTA3D：多尺度双注意力用于 3D 实例分割
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文提出了新框架MSTA3D，旨在解决3D实例分割中的过度分割问题，尤其是大物体的分割。MSTA3D结合多尺度特征、双注意力机制、箱体查询和正则化，实验结果在多个数据集上优于现有方法。
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关键要点
- 提出了新框架MSTA3D，旨在解决3D实例分割中的过度分割问题，尤其是大物体的分割。
- MSTA3D结合多尺度特征、双注意力机制、箱体查询和正则化，提供了有效的分割方法。
- 实验结果显示，MSTA3D在ScanNetV2、ScanNet200和S3DIS数据集上的表现优于现有的最先进3D实例分割方法。
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