摘要
本发明涉及一种基于神经辐射场的三维对象分割方法及系统,包括:通过多视角的原始RGB图像对基础神经辐射场模型进行训练,得到预训练神经辐射场模型;根据所述原始RGB图像对应的二维分割掩码对所述预训练神经辐射场模型进行微调,得到三维分割神经辐射场模型,其中所述二维分割掩码包括表示前景对象的第一像素值和表示背景的第二像素值;通过所述三维分割神经辐射场模型进行待分割图像的分割,生成分割的三维点云;对所述三维点云进行聚类,获得待分割图像的三维分割结果。本发明通过二阶段微调策略实现高精度三维分割,无需改变神经辐射场模型架构,简化了三维分割流程,提高了分割精度和计数准确性。
技术关键词
对象分割方法
图像
点云
多视角
层次聚类算法
采样点
射线
神经网络架构
像素
相机
误差
分割系统
基础
高密度
表达式
模块
系统为您推荐了相关专利信息
基元
视觉三维重建
结构先验
缺失结构
实例分割模型
采集设备
实时数据采集
空间粉尘
覆盖率
图像处理模块
调度装置
路径导航信息
标识标签
节点
初始聚类中心