論文の概要: Utonia: Toward One Encoder for All Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03283v1
• Date: Tue, 03 Mar 2026 18:59:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-04 21:38:10.94767
• Title: Utonia: Toward One Encoder for All Point Clouds
• Title（参考訳）: Utonia: すべてのポイントクラウドのためのワンエンコーダを目指して
• Authors: Yujia Zhang, Xiaoyang Wu, Yunhan Yang, Xianzhe Fan, Han Li, Yuechen Zhang, Zehao Huang, Naiyan Wang, Hengshuang Zhao,
• Abstract要約: Utoniaは、さまざまなドメインにまたがる単一の自己教師付きポイントエンコーダをトレーニングするための第一歩です。 Utoniaは、ドメイン間で転送される一貫した表現空間を学ぶ。 ユトニア表現は具体的・多モーダルな推論にも有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.5790440849756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We dream of a future where point clouds from all domains can come together to shape a single model that benefits them all. Toward this goal, we present Utonia, a first step toward training a single self-supervised point transformer encoder across diverse domains, spanning remote sensing, outdoor LiDAR, indoor RGB-D sequences, object-centric CAD models, and point clouds lifted from RGB-only videos. Despite their distinct sensing geometries, densities, and priors, Utonia learns a consistent representation space that transfers across domains. This unification improves perception capability while revealing intriguing emergent behaviors that arise only when domains are trained jointly. Beyond perception, we observe that Utonia representations can also benefit embodied and multimodal reasoning: conditioning vision-language-action policies on Utonia features improves robotic manipulation, and integrating them into vision-language models yields gains on spatial reasoning. We hope Utonia can serve as a step toward foundation models for sparse 3D data, and support downstream applications in AR/VR, robotics, and autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: すべてのドメインのポイントクラウドが集まって、それらすべてに利益をもたらす単一のモデルを形成する、未来を夢見ています。 この目標に向けて、Utoniaは、リモートセンシング、屋外LiDAR、屋内RGB-Dシーケンス、オブジェクト中心CADモデル、RGB専用ビデオから持ち上げた点雲など、さまざまな領域にまたがる単一のセルフ教師付きポイントトランスフォーマーエンコーダをトレーニングするための第一歩となる。 異なる知覚幾何学、密度、先行性にもかかわらず、ユトニアは領域をまたぐ一貫した表現空間を学ぶ。 この統合は、ドメインが共同で訓練されたときにのみ生じる興味深い行動を明らかにしながら、知覚能力を向上させる。 ユトニア特徴に対する視覚-言語-アクションポリシーの条件付けは、ロボット操作を改善し、視覚-言語モデルに統合することで、空間的推論に利益をもたらす。 Utoniaは、3Dデータを疎結合にするための基礎モデルとして機能し、AR/VR、ロボティクス、自動運転などの下流アプリケーションをサポートすることを願っている。

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