Transformed Multi-view 3D Shape Features with Contrastive Learning

📄 arXiv: 2510.19955v1 📥 PDF

作者: Márcus Vinícius Lobo Costa, Sherlon Almeida da Silva, Bárbara Caroline Benato, Leo Sampaio Ferraz Ribeiro, Moacir Antonelli Ponti

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-22

💡 一句话要点

提出基于对比学习的Transformer多视角3D形状特征提取方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 3D形状识别 多视角学习 Vision Transformer 对比学习 表示学习

📋 核心要点

  1. 现有3D形状识别方法依赖大量标注数据，且CNN难以捕捉关键形状关系。
  2. 利用ViT提取全局形状语义，通过对比学习优化局部判别特征，提升3D形状表示。
  3. 实验表明，ViT结合对比学习在多视角3D分析中表现出色，ModelNet10准确率达90.6%。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决3D形状特征表示学习中的挑战，研究了最先进的骨干网络与对比监督和自监督学习目标相结合的效果。计算机视觉方法在从2D图像中识别3D对象时面临困难，通常需要大量的标注数据，并且依赖于卷积神经网络(CNN)，而CNN可能忽略关键的形状关系。我们的工作表明，基于Vision Transformers (ViTs)的架构，当与现代对比目标相结合时，在我们的下游任务的多视角3D分析中取得了有希望的结果，统一了对比学习和3D形状理解流程。例如，监督对比损失在ModelNet10上达到了约90.6%的准确率。ViTs和对比学习的使用，利用了ViTs理解整体形状的能力和对比学习的有效性，克服了对大量标注数据的需求以及CNN在捕获关键形状关系方面的局限性。成功源于通过ViTs捕获全局形状语义，并通过对比优化细化局部判别特征。重要的是，我们的方法是经验性的，因为它基于广泛的实验评估，以验证将ViTs与对比目标相结合用于3D表示学习的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在3D形状特征表示学习中面临挑战，尤其是在从2D图像中识别3D对象时，需要大量的标注数据。传统的卷积神经网络(CNN)在捕捉3D形状的关键关系方面存在局限性，导致识别精度不高，泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是将Vision Transformers (ViTs)与对比学习相结合，利用ViTs强大的全局建模能力来捕获3D形状的整体语义信息，并通过对比学习来优化局部判别特征，从而提升3D形状表示的质量和鲁棒性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 多视角图像输入：从多个角度获取3D对象的2D图像；2) ViT特征提取：使用ViT提取每个视角的图像特征；3) 对比学习：使用对比损失函数，例如监督对比损失或自监督对比损失，来学习具有区分性的3D形状表示；4) 分类器：使用学习到的3D形状表示进行分类或其他下游任务。

关键创新：最重要的技术创新点在于将ViT和对比学习相结合，用于3D形状特征表示学习。与传统的CNN方法相比，ViT能够更好地捕捉全局形状语义，而对比学习能够有效地学习具有区分性的局部特征。这种结合克服了CNN的局限性，并减少了对大量标注数据的依赖。

关键设计：论文使用了Vision Transformer (ViT)作为骨干网络，并采用了监督对比损失和自监督对比损失。监督对比损失利用标注信息来区分不同类别的3D形状，而自监督对比损失则通过最大化同一3D形状不同视角图像特征之间的一致性来学习表示。具体的网络结构和参数设置根据不同的实验进行了调整，以达到最佳性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于ViT和对比学习的方法在ModelNet10数据集上取得了显著的性能提升，监督对比损失达到了约90.6%的准确率。该方法优于传统的基于CNN的方法，并且在数据量较少的情况下也能取得良好的效果，验证了ViT和对比学习在3D形状表示学习中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人视觉、自动驾驶、三维重建、CAD模型检索等领域。通过提升3D形状识别的准确性和鲁棒性，可以提高机器人对环境的感知能力，增强自动驾驶系统的安全性，并改善三维模型的检索效率。未来，该方法有望在虚拟现实、增强现实等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

This paper addresses the challenges in representation learning of 3D shape features by investigating state-of-the-art backbones paired with both contrastive supervised and self-supervised learning objectives. Computer vision methods struggle with recognizing 3D objects from 2D images, often requiring extensive labeled data and relying on Convolutional Neural Networks (CNNs) that may overlook crucial shape relationships. Our work demonstrates that Vision Transformers (ViTs) based architectures, when paired with modern contrastive objectives, achieve promising results in multi-view 3D analysis on our downstream tasks, unifying contrastive and 3D shape understanding pipelines. For example, supervised contrastive losses reached about 90.6% accuracy on ModelNet10. The use of ViTs and contrastive learning, leveraging ViTs' ability to understand overall shapes and contrastive learning's effectiveness, overcomes the need for extensive labeled data and the limitations of CNNs in capturing crucial shape relationships. The success stems from capturing global shape semantics via ViTs and refining local discriminative features through contrastive optimization. Importantly, our approach is empirical, as it is grounded on extensive experimental evaluation to validate the effectiveness of combining ViTs with contrastive objectives for 3D representation learning.