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XMask3D：跨模态掩码推理用于开放词汇3D语义分割
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为Reasoning3D的基于零样本推理的3D分割新任务，旨在搜索和定位物体部件。该方法结合了预训练的二维分割网络和大型语言模型，能够理解复杂命令并进行细粒度分割，适用于机器人、AR/VR和医疗等多个领域。
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关键要点
- 提出了一种名为Reasoning3D的基于零样本推理的3D分割新任务。
- 目标是搜索和定位物体的部件，超越了先前的3D语义分割和实例分割的限制。
- Reasoning3D能够理解和执行复杂命令，对3D网格进行细粒度分割。
- 该方法结合了预训练的二维分割网络和大型语言模型，支持零样本查询解释。
- 具有泛化性，能够根据文本查询有效定位和突出显示3D对象的部分。
- 无训练方法实现快速部署，成为部件级3D对象理解的通用基线。
- 适用于机器人、物体操作、部件装配、自动驾驶、AR/VR和医疗等多个领域。
- 提供了代码、模型权重、部署指南和评估协议。
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