VINO 登顶 ScanNet:3D 实例分割新 SOTA,AP50 达 83.4
NielsRogge · x · 2026-11-08
Hugging Face 员工 Niels Rogge 祝贺 VINO 论文团队登顶 Papers with Code 的 ScanNet 榜单。
- VINO(Volume Transformers,全称 Revisiting 3D Representation Learning with Volume Transformers)在 ScanNet 3D 实例分割上取得 AP50 83.4,超过此前第一 Volt-B + SPFormer(82.7)与 OneFormer3D(80.1),也大幅领先经典方法 Mask3D(78.0)。
- 该方法将 DINO 式表示学习引入 3D/体积数据,由 RWTH、USI、TU Eindhoven 等机构合作完成,论文与代码已公开。
- 论文作者 Francis Engelman 称 VINO 适用于 3D/体积数据的表示学习需求。
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