{jz:field.toptypename/} 3D 模型的实例分割一直受限于稀缺的训练数据与高昂的标注成本，训练效果有待提升。 近年来使用成熟海量的 2D 实例分割数据来辅助实现 3D 实例分割成为了一个极具潜力的研究方向，但实现思路不尽相同。 近日 IDEA 计算机视觉与机器人研究中心（CVR，Computer Vision and Robotics）的张磊团队提出了一种名为 OVSeg3R 的开集 3D 实例分割学习新范式。 该范式基于团队此前发布的最强闭集 3D 实例分割模型SegDI

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