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在线三维实例分割
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SAMosaic3D：面向实时三维分割任意物体的模块化场景组装
SAMosaic3D: Modular Scene Assembly for Real-Time 3D Segment Anything
将 SAM 的 2D 掩码视为可学习的「马赛克瓦片」，通过可微的片段到实例自适应组装和实例到场景在线合并，解决 2D 提升到 3D 时的空间碎片化与身份漂移问题，为在线 3D 实例分割提供了可复用的模块化组装框架。
ESAM++：面向边缘设备的高效在线3D感知
ESAM++: Efficient Online 3D Perception on the Edge
用轻量级3D稀疏特征金字塔网络（SFPN）替代ESAM中计算昂贵的3D稀疏UNet，在保持分割精度的同时将推理速度提升至3倍、模型尺寸缩小至一半，为在无GPU加速的边缘设备上部署在线3D感知提供了可复用的高效骨干设计。