Segmentation

Mosaic3D와 OpenScene 모델을 활용한 3D Segmentation 및 Visualization 데모 프로젝트

📋 목차

• 개요
• 주요 기능
• 설치 방법
• 사용법
• 프로젝트 구조
• 데모
• 참고 자료
• 기여
• 라이센스

🎯 개요

이 프로젝트는 Mosaic3D와 OpenScene 딥러닝 모델을 활용하여 3D 공간 데이터에 대한 세그멘테이션(Segmentation)을 수행하고, 그 결과를 시각화하는 데모 코드를 제공합니다. SLAM-Dunk-Prometheus 프로젝트의 일환으로, 3D 장면 이해 및 객체 인식에 활용됩니다.

주요 특징

• Mosaic3D: 3D 포인트 클라우드 데이터에 대한 고성능 세그멘테이션
• OpenScene: 오픈 어휘 기반 3D 장면 이해
• 시각화 도구: 세그멘테이션 결과를 직관적으로 확인할 수 있는 visualization 기능

✨ 주요 기능

• 3D 포인트 클라우드 데이터 세그멘테이션
• Stray 데이터 포맷 변환 (convert_stray.py)
• 실시간 시각화 및 결과 분석
• 다양한 3D 장면 데이터셋 지원

🛠️ 설치 방법

요구사항

• Python 3.8 이상
• CUDA (GPU 사용 권장)
• 필요한 Python 패키지

설치 단계

1. 리포지토리 클론

git clone https://github.com/SLAM-Dunk-Prometheus/Segmentation.git
cd Segmentation

2. 가상 환경 생성 (선택사항)

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# venv\Scripts\activate  # Windows

3. 의존성 패키지 설치

# 기본 설치 (convert_stray.py만 실행)
pip install -r requirements.txt

# 또는 pyproject.toml 사용
pip install -e .

# 전체 기능 설치 (Mosaic3D 포함)
pip install -e ".[full]"

# 개발 도구 포함
pip install -e ".[dev]"

4. Mosaic3D 모델 설정

cd mosaic3d
# 모델별 추가 설정이 필요한 경우 여기에 작성

🚀 사용법

기본 사용법

1. Stray 데이터 변환

python convert_stray.py --input <input_path> --output <output_path>

2. 세그멘테이션 실행

# Mosaic3D를 이용한 세그멘테이션
cd mosaic3d
python run_segmentation.py --config <config_file>

3. 결과 시각화

# 세그멘테이션 결과 시각화
python visualize.py --input <segmentation_result>

예제

# 간단한 사용 예제
from mosaic3d import Segmentation

# 모델 초기화
model = Segmentation(model_type='mosaic3d')

# 데이터 로드 및 세그멘테이션 수행
result = model.segment(point_cloud_data)

# 결과 시각화
model.visualize(result)

📁 프로젝트 구조

Segmentation/
├── mosaic3d/              # Mosaic3D 모델 관련 코드
│   ├── models/           # 모델 아키텍처
│   ├── utils/            # 유틸리티 함수
│   └── configs/          # 설정 파일
├── convert_stray.py      # Stray 데이터 변환 스크립트
├── requirements.txt      # 의존성 패키지 목록
└── README.md            # 프로젝트 문서

🎬 데모

데모 영상

🎥 데모 영상은 곧 추가될 예정입니다!

실행 결과 예시

(세그멘테이션 결과 이미지 또는 스크린샷을 여기에 추가할 수 있습니다)

📚 참고 자료

관련 논문

• Mosaic3D: [https://arxiv.org/pdf/2502.02548]
• OpenScene: [https://arxiv.org/pdf/2211.15654)]

관련 프로젝트

• SLAM-Dunk-Prometheus 메인 프로젝트

🤝 기여

프로젝트에 대한 기여를 환영합니다! 기여 방법:

1. Fork the Project
2. Create your Feature Branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit your Changes (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push to the Branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Open a Pull Request

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