多模态 3D 场景感知与可控推理（Segmentation / Detection / Captioning）

最新推荐文章于 2025-12-04 15:03:47 发布

VectorShift

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分类专栏：人工智能技术白皮书文章标签：人工智能深度学习机器学习

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下面只给代码（无原理），提供一个工程化、可直接运行的单文件实现模板 multimodal_3d_scene_pipeline.py。包含：数据加载、模型（图像/深度/点云/文本编码器 + 融合器 + 多任务头）、训练循环、推理、保存/加载、评估指标。代码内含实现细节、注释与优化技巧（AMP、EMA、数据增强、mini-batch 点云采样等），便于直接上手改造。

dataset/
  scene_000/
    rgb.png
    depth.png
    points.npy        # Nx3 (世界坐标)
    sem_labels.npy    # N  integer labels per point
    bboxes.npy        # Kx7 (cx,cy,cz,dx,dy,dz,theta)
    caption.txt       # scene-level caption
  scene_001/ ...

# multimodal_3d_scene_pipeline.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
跨模态三维场景理解: 图像 + 深度 + 点云 + 文本 的统一管线
功能：
 - 数据加载（RGB, Depth, PointCloud, Semantic labels, BBoxes, Caption）
 - 模型：Image Encoder (ResNet), Depth Encoder (small CNN), Point Encoder (PointNet-like),

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