論文の概要: SGMatch: Semantic-Guided Non-Rigid Shape Matching with Flow Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12937v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 12:31:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 17:38:12.082653
• Title: SGMatch: Semantic-Guided Non-Rigid Shape Matching with Flow Regularization
• Title（参考訳）: SGMatch:Semantic-Guided Non-Rigid Shape Matching with Flow Regularization
• Authors: Tianwei Ye, Xiaoguang Mei, Yifan Xia, Fan Fan, Jun Huang, Jiayi Ma,
• Abstract要約: SGMatchは意味誘導型非厳密な形状マッチングのための学習ベースのフレームワークである。 具体的には,視覚基盤モデルから幾何学的記述子への意味的特徴を統合するセマンティックガイド型ローカルクロスアテンションモジュールを設計する。 本研究では,時間変化速度場を監督し,回復した対応の空間的滑らかさを促進する条件付きフローマッチングに基づく正規化目標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.12848612518533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Establishing accurate point-to-point correspondences between non-rigid 3D shapes remains a critical challenge, particularly under non-isometric deformations and topological noise. Existing functional map pipelines suffer from ambiguities that geometric descriptors alone cannot resolve, and spatial inconsistencies inherent in the projection of truncated spectral bases to dense pointwise correspondences. In this paper, we introduce SGMatch, a learning-based framework for semantic-guided non-rigid shape matching. Specifically, we design a Semantic-Guided Local Cross-Attention module that integrates semantic features from vision foundation models into geometric descriptors while preserving local structural continuity. Furthermore, we introduce a regularization objective based on conditional flow matching, which supervises a time-varying velocity field to encourage spatial smoothness of the recovered correspondences. Experimental results on multiple benchmarks demonstrate that SGMatch achieves competitive performance across near-isometric settings and consistent improvements under non-isometric deformations and topological noise.
• Abstract（参考訳）: 非剛体3次元形状間の正確な点対対応を確立することは、特に非等尺変形や位相雑音の下では、重要な課題である。 既存の関数写像パイプラインは、幾何学的記述子だけでは解決できないあいまいさに悩まされ、空間的不整合は、歪んだスペクトル基底から高密度の点対応への射影に固有のものである。 本稿では,意味誘導型非厳密な形状マッチングのための学習ベースフレームワークであるSGMatchを紹介する。 具体的には,局所的な構造的連続性を維持しつつ,視覚基盤モデルから幾何学的記述子への意味的特徴を統合するセマンティックガイド型ローカルクロスアテンションモジュールを設計する。 さらに,時間変化速度場を監督し,回復した対応の空間的滑らかさを促進する条件付きフローマッチングに基づく正規化目標を提案する。 複数のベンチマークによる実験結果から,SGMatchは非等尺的変形および位相雑音下でのほぼ等尺的設定と一貫した改善の競争性能を達成できることが示された。

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