VisTa3D: A Dataset and Benchmark for Thin Object Reconstruction from Vision, Tactile, and 3D Point Clouds

📄 arXiv: 2608.20740v1 📥 PDF

作者: Shania Guo, Yeongsik Seo, Andrew Fu, Mei Hao, Iris Xia, Jiwon Jenny Lee, Xinyi Mary Xie, Hyoungseob Park, Aaron Dollar, Alex Wong

分类: cs.CV

发布日期: 2026-08-21

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

提出VisTa3D数据集以解决薄物体重建问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 薄物体重建 多模态融合 触觉数据 3D重建 数据集

📋 核心要点

  1. 现有的3D重建模型在薄物体重建上表现不佳，主要由于这些物体在图像和点云中占用空间有限。
  2. 论文提出了VisTa3D数据集，结合RGB图像、深度图和触觉响应图，以提高薄物体的重建精度。
  3. 基准测试显示，现有模型在薄物体上重建精度低，提出的视觉-范围-触觉模型作为基线显示出潜在的改进空间。

📝 摘要（中文）

现有的3D重建模型在处理薄物体时表现不佳，部分原因是这些物体在RGB图像和3D点云中占用的空间较小。为此，我们收集了第一个薄物体数据集VisTa3D，该数据集包含同步的RGB图像、深度图和触觉响应图，每帧都与惯性测量、相机姿态和标定、以及通过激光扫描获得的真实深度和分割图相关联。我们假设触觉数据可以帮助重建薄物体，因为其响应图提供了局部形状和变形信息。VisTa3D数据集包含387个场景，覆盖70个薄物体，分布在17个环境中。我们对现有3D重建模型进行了基准测试，发现它们在薄物体上的重建精度较低。为验证触觉数据的帮助作用，我们提出了第一个视觉-范围-触觉3D重建模型作为基线。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有3D重建模型在薄物体重建中的低精度问题。现有方法在处理薄物体时，由于其在图像和点云中占用的空间较小，导致重建效果不佳。

核心思路：论文提出通过结合视觉、深度和触觉数据来增强薄物体的重建效果。触觉数据提供的局部形状和变形信息被认为能够有效补充视觉和深度信息，从而提高重建精度。

技术框架：整体架构包括数据采集、数据预处理、模型训练和评估四个主要模块。数据采集阶段收集RGB图像、深度图和触觉响应图，预处理阶段进行数据同步和标定，模型训练阶段使用融合的多模态数据进行训练，评估阶段则对模型在VisTa3D数据集上的表现进行测试。

关键创新：最重要的技术创新在于首次引入触觉数据用于薄物体的3D重建，形成了视觉-范围-触觉的多模态重建模型。这一方法与传统的仅依赖视觉和深度信息的重建方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡不同模态数据的贡献，网络结构则结合了卷积神经网络和图神经网络，以有效处理多模态信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，现有3D重建模型在VisTa3D数据集上的重建精度普遍较低，尤其是在薄物体上。引入的视觉-范围-触觉模型作为基线，显示出在薄物体重建中的潜在提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、虚拟现实和增强现实等场景。在这些应用中，准确重建薄物体的形状和特征对于实现高效的交互和操作至关重要。未来，该研究可能推动多模态感知技术的发展，提升机器人和智能系统的环境理解能力。

📄 摘要（原文）

State-of-the-art 3D reconstruction models, whether from visual, range, or both, tend to underperform on thin objects. This is partially due to the small amount of space such objects occupy in RGB images and in 3D point clouds. To test the extent of their errors, we collected the first thin object dataset comprising of synchronized RGB images, depth maps, and tactile response maps, where each frame is associated with inertial measurements, camera pose and calibration, and groundtruth depth and segmentation maps obtained from laser scanning of thin objects. We hypothesize that tactile data can aid in the reconstruction of thin objects as their response maps provide local shape and deformation information. Our dataset, termed VisTa3D, comprises of 387 scenes covering 70 thin objects over 17 environments. We benchmarked current 3D reconstruction models on VisTa3D and found that, indeed, they exhibit low fidelity on thin objects. To test if tactile data can help, we introduce the first visual-range-tactile 3D reconstruction model as a baseline. Code and data: https://huggingface.co/datasets/shaniaguo/VisTa3D.