2D 提示自动进行 3D 形状标注的分割、提升和适配
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种用于自动标记 2D 点或盒子提示的三维物体的算法，主要应用于自动驾驶领域。该算法通过使用 Segment Anything Model（SAM）对提示进行实例分割，从而将问题转化为从给定的 2D 掩码预测 3D 形状。在实验结果中展示了 SLF 自动标注器在生成边界框标注方面的高质量表现，达到了近 90% 的 AP@0.5...
该算法使用Segment Anything Model（SAM）对2D点或盒子提示进行实例分割，实现从2D掩码预测3D形状。实验结果表明，SLF自动标注器在生成边界框标注方面表现出高质量，达到近90%的IoU。此外，该自动标注器还有希望在详细形状预测方面提供潜在的替代方法。
