3D模型分类：该篇论文的回购标题涉及到运用运动结构和多视图语义分割技术对珊瑚礁3D模型进行分类，而此处，我们展示了相关工作流程及开放源代码的实际操作

使用运动结构和多视图语义分割对珊瑚礁的3D模型进行分类 我们提出了一种新颖的方法，该方法可以使用完全卷积网络（FCN）有效地向从常用的SfM软件（即Agisoft Metashape）创建的3D重建模型提供功能组的语义标签。 与其他方法不同，我们的方法涉及为3-D重建中使用的每个图像创建密集标签，然后重用在SfM过程中创建的投影矩阵将语义标签投影到点云或网格上以创建完全分类的版本。 尽管SfM已被生态学家广泛采用，但深度学习对许多人来说呈现出陡峭的学习曲线。 因此，我们提供了包含详细说明的全面工作流程，并开源了我们的编程代码，以帮助其他人复制我们的方法。 我们的方法使研究人员能够以一种全新的方式评估珊瑚礁栖息地的3D群落组成的精确变化，从而提供对生态范式变化（例如在珊瑚海藻移位过程中发生的变化）的更多了解。 工作流程： 获取密集标签 工作流程的前半部分涉及为3-D模型重建中使用的每个图