SAM-guided Graph Cut for 3D Instance Segmentation ist eine Deep-Learning-Methode zur 3D-Instanzsegmentierung, die 3D-Geometrie- und Multi-View-Bildinformationen nutzt. Die Methode nutzt einen 3D-zu-2D-Abfrage-Framework, um 2D-Segmentierungsmodelle effektiv für die 3D-Instanzsegmentierung einzusetzen. Durch die Konstruktion eines Superpixel-Graphen mittels Graph-Cut und das Training eines Graph-Neuralen Netzwerks wird eine robuste Segmentierungsleistung für verschiedene Szenarien erreicht.