יום שני, 5 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

ForestQuery: פיתוח של חקירה-מודל לסגמנטציה של עצים בעולם הממדים

ForestQuery: Boundary-Aware and Spatially Anchored Query Learning for Unified Forest Point Cloud Segmentation
ForestQuery היא פלטפורמה של חקירה-מודל לסגמנטציה של עצים בעולם הממדים. הפלטפורמה פותחה כדי לסגמנט את העצים בעולם הממדים באופן יחיד. הפלטפורמה כוללת שני רכיבים: חקירה-מודל לסגמנטציה של עצים וחקירה-מודל לסגמנטציה של עצים. הפלטפורמה נבחנה במספר מבחנים והראתה תוצאות טובות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.03403v1 Announce Type: cross Abstract: Forest point cloud segmentation is fundamental for fine-grained 3D forest scene understanding, yet remains challenging due to irregular tree structures, severe occlusions, density variations, and ambiguous instance boundaries. Recent query-based forest segmentation methods have shown promise for unified semantic and instance prediction, but they still insufficiently exploit forest-specific spatial structure and account for boundary uncertainty. In this paper, we propose ForestQuery, a boundary-aware and spatially anchored query learning framework for unified forest point cloud segmentation. ForestQuery enhances instance and semantic query learning through two complementary designs. Specifically, boundary uncertainty is explicitly modeled to
קרא במקור המקורי