SAM-guided Graph Cut for 3D Instance Segmentation est une méthode d'apprentissage profond qui utilise les informations géométriques 3D et les images multivues pour la segmentation d'instance 3D. Cette méthode exploite efficacement les modèles de segmentation 2D pour la segmentation d'instance 3D grâce à un cadre de requête 3D à 2D. Elle construit un graphe de superpoints par le biais d'un problème de coupe de graphe et l'entraîne via un réseau neuronal graphique, ce qui permet d'obtenir des performances de segmentation robustes pour différents types de scènes.