SegMASt3R: Geometry Grounded Segment Matching
作者: Rohit Jayanti, Swayam Agrawal, Vansh Garg, Siddharth Tourani, Muhammad Haris Khan, Sourav Garg, Madhava Krishna
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-06 (更新: 2025-10-24)
备注: Accepted to The 39th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) as a Spotlight (top 3.5%)
💡 一句话要点
SegMASt3R：利用3D基础模型实现几何感知的图像分割匹配
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 分割匹配 三维重建 宽基线 几何感知 深度学习 3D基础模型 图像匹配
📋 核心要点
- 现有方法在极端视角变化下难以准确匹配图像分割，尤其是在宽基线场景中。
- 利用3D基础模型的空间理解能力，学习图像分割之间的几何对应关系，提升匹配的鲁棒性。
- 实验表明，该方法在ScanNet++和Replica数据集上显著优于现有方法，并在下游任务中表现良好。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种利用3D基础模型的空间理解能力来解决宽基线分割匹配问题的方法。宽基线分割匹配是一个具有挑战性的任务，它需要在具有极端视角变化的图像对之间建立语义或几何一致区域的对应关系。与侧重于局部特征的关键点匹配不同，分割匹配捕获的是结构化区域，因此对于遮挡、光照变化和视角变化具有更强的鲁棒性。该架构利用3D基础模型的归纳偏置，能够匹配视角变化高达180度的图像对中的分割。在ScanNet++和Replica数据集上的大量实验表明，该方法优于当前最先进的方法，包括SAM2视频传播器和局部特征匹配方法，在AUPRC指标上提升高达30%。此外，该模型在3D实例映射和物体相对导航等相关下游任务中也展现出优势。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决宽基线场景下的图像分割匹配问题。现有方法，如基于局部特征的方法，在视角变化较大时性能显著下降。关键点匹配侧重于局部特征，难以捕捉全局的结构化信息，对遮挡和光照变化敏感。因此，需要一种能够利用图像的几何信息，在极端视角变化下也能鲁棒匹配分割区域的方法。
核心思路：论文的核心思路是利用3D基础模型提供的空间理解能力，将图像分割匹配问题转化为一个几何推理问题。通过3D基础模型，可以提取图像中分割区域的3D几何信息，从而建立不同视角下分割区域之间的对应关系。这种方法能够有效应对视角变化带来的挑战，提高匹配的准确性和鲁棒性。
技术框架：整体架构包含以下几个主要模块：1) 分割提取：使用预训练的分割模型（如SAM）提取图像中的分割区域。2) 3D几何信息提取：利用3D基础模型（具体模型未知）提取每个分割区域的3D几何信息，例如深度、法向量等。3) 特征匹配：基于提取的3D几何信息，计算分割区域之间的相似度，并建立对应关系。4) 匹配优化：使用优化算法（具体算法未知）对初始匹配结果进行优化，提高匹配的准确性。
关键创新：论文的关键创新在于将3D基础模型引入到图像分割匹配任务中，利用其强大的空间理解能力来解决宽基线场景下的匹配难题。与传统的基于2D特征的方法相比，该方法能够更好地利用图像的几何信息，提高匹配的鲁棒性和准确性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何有效地利用3D基础模型提取分割区域的几何信息。2) 如何设计合适的相似度度量函数，以准确评估分割区域之间的对应关系。3) 如何设计优化算法，以提高匹配的准确性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
📊 实验亮点
该方法在ScanNet++和Replica数据集上进行了广泛的实验，结果表明，该方法在AUPRC指标上优于当前最先进的方法，包括SAM2视频传播器和局部特征匹配方法，提升高达30%。这表明该方法在宽基线分割匹配任务中具有显著的优势。此外，该模型在3D实例映射和物体相对导航等相关下游任务中也展现出优势，进一步验证了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于三维重建、机器人导航、增强现实等领域。例如，在三维重建中，可以利用分割匹配来提高重建的精度和完整性。在机器人导航中，可以利用分割匹配来实现物体级别的定位和识别。在增强现实中，可以利用分割匹配来实现虚拟物体与真实场景的精确对齐。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Segment matching is an important intermediate task in computer vision that establishes correspondences between semantically or geometrically coherent regions across images. Unlike keypoint matching, which focuses on localized features, segment matching captures structured regions, offering greater robustness to occlusions, lighting variations, and viewpoint changes. In this paper, we leverage the spatial understanding of 3D foundation models to tackle wide-baseline segment matching, a challenging setting involving extreme viewpoint shifts. We propose an architecture that uses the inductive bias of these 3D foundation models to match segments across image pairs with up to 180 degree view-point change rotation. Extensive experiments show that our approach outperforms state-of-the-art methods, including the SAM2 video propagator and local feature matching methods, by up to 30% on the AUPRC metric, on ScanNet++ and Replica datasets. We further demonstrate benefits of the proposed model on relevant downstream tasks, including 3D instance mapping and object-relative navigation. Project Page: https://segmast3r.github.io/