P3-SAM:原生三维部件分割
计算机视觉与模式识别
2025-09-26 v4
摘要
将三维资产分割为其组成部分对于增强三维理解、促进模型重用以及支持部件生成等多种应用至关重要。然而,当前方法在处理复杂物体时面临鲁棒性差等局限性,且无法完全自动化该过程。本文中,我们提出了一种原生三维点可提示部件分割模型,称为 P-SAM,旨在将任意三维物体全自动分割为组件。受 SAM 启发,P-SAM 由一个特征提取器、多个分割头和一个 IoU 预测器组成,为用户提供交互式分割能力。我们还提出了一种算法,用于自动选择和合并模型预测的掩码,以实现部件实例分割。我们的模型在一个新构建的数据集上训练,该数据集包含近 370 万个带有合理分割标签的模型。对比表明,我们的方法在任何复杂物体上都能实现精确的分割结果和强大的鲁棒性,达到了最先进的性能。我们的项目页面见 https://murcherful.github.io/P3-SAM/。
引用
@article{arxiv.2509.06784,
title = {P3-SAM: Native 3D Part Segmentation},
author = {Changfeng Ma and Yang Li and Xinhao Yan and Jiachen Xu and Yunhan Yang and Chunshi Wang and Zibo Zhao and Yanwen Guo and Zhuo Chen and Chunchao Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.06784},
year = {2025}
}
备注
Tech Report. Project Page: https://murcherful.github.io/P3-SAM/