論文の概要: SARe: Structure-Aware Large-Scale 3D Fragment Reassembly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21611v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 06:13:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.519173
• Title: SARe: Structure-Aware Large-Scale 3D Fragment Reassembly
• Title（参考訳）: SARE: 構造対応の大規模3Dフラッグメント再組み立て
• Authors: Hanze Jia, Chunshi Wang, Yuxiao Yang, Zhonghua Jiang, Yawei Luo, Shuainan Ye, Tan Tang,
• Abstract要約: 3Dフラグメントの再組み立ては、共通のオブジェクト座標系において、秩序のないフラグメントポイント雲やメッシュの剛性的なポーズを復元することを目的としている。 既存のエンドツーエンドアプローチは、信頼できない接触推論のために障害をカスケードする傾向がある。 本研究では、ユークリッド空間アセンブリ生成のためのSARe-Genと推論時間改善のためのSARe-Refineを用いた生成フレームワークであるStructure-Aware Reassembly(SARe)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.2680020647518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D fragment reassembly aims to recover the rigid poses of unordered fragment point clouds or meshes in a common object coordinate system to reconstruct the complete shape. The problem becomes particularly challenging as the number of fragments grows, since the target shape is unknown and fragments provide weak semantic cues. Existing end-to-end approaches are prone to cascading failures due to unreliable contact reasoning, most notably inaccurate fragment adjacencies. To address this, we propose Structure-Aware Reassembly (SARe), a generative framework with SARe-Gen for Euclidean-space assembly generation and SARe-Refine for inference-time refinement, with explicit contact modeling. SARe-Gen jointly predicts fracture-surface token probabilities and an inter-fragment contact graph to localize contact regions and infer candidate adjacencies. It adopts a query-point-based conditioning scheme and extracts aligned local geometric tokens at query locations from a frozen geometry encoder, yielding queryable structural representations without additional structural pretraining. We further introduce an inference-time refinement stage, SARe-Refine. By verifying candidate contact edges with geometric-consistency checks, it selects reliable substructures and resamples the remaining uncertain regions while keeping verified parts fixed, leading to more stable and consistent assemblies in the many-fragment regime. We evaluate SARe across three settings, including synthetic fractures, simulated fractures from scanned real objects, and real physically fractured scans. The results demonstrate state-of-the-art performance, with more graceful degradation and higher success rates as the fragment count increases in challenging large-scale reassembly.
• Abstract（参考訳）: 3Dフラグメントの再組み立ては、整列されていないフラグメントポイント雲やメッシュの固いポーズを、共通のオブジェクト座標系で復元し、完全な形状を再構築することを目的としている。 ターゲット形状が不明であり、断片が弱い意味的手がかりを提供するため、フラグメントの数が増加するにつれて、この問題は特に困難になる。 既存のエンドツーエンドアプローチは、信頼性の低い接触推論(特に不正確なフラグメント隣接)によって、障害をカスケードする傾向がある。 そこで本研究では、ユークリッド空間アセンブリ生成のためのSARe-Genと、推論時間改善のためのSARe-Refineと、明示的な接触モデリングを用いたSARe-Aware Reassembly(SARe)を提案する。 SARe-Genは、破面トークン確率とフラグメント間接触グラフを共同で予測し、接触領域をローカライズし、候補隣接性を推測する。 クエリポイントベースの条件付きスキームを採用し、凍結した幾何エンコーダからクエリ位置の整列した局所的幾何トークンを抽出し、付加的な構造事前学習なしでクエリ可能な構造表現を生成する。 推論時間改善段階であるSARe-Refineについても紹介する。 疑似接触エッジを幾何整合性チェックで検証することにより、信頼性の高いサブ構造を選択し、検証された部分の固定を維持しながら残りの不確実な領域を再サンプリングし、多数のフラグメント体制においてより安定で一貫したアセンブリを実現する。 我々は, 人工骨折, 走査された実物からの模擬骨折, 実際の物理的骨折スキャンの3つの設定でSAReを評価した。 その結果, 大規模な再組み立てに挑戦する際のフラグメント数の増加に伴い, より優雅な劣化, 高い成功率を示すことができた。

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