論文の概要: Teaching DINOv3 About Partial 3D Geometry: A Self-Supervised Geometry-Aware Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.21802v1
• Date: Thu, 15 Oct 2026 12:51:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-17 06:09:33.082329
• Title: Teaching DINOv3 About Partial 3D Geometry: A Self-Supervised Geometry-Aware Approach
• Title（参考訳）: DINOv3に部分的な3次元幾何学を教える:自己監督型幾何認識アプローチ
• Abstract要約: 部分形状マッチングは、3次元視覚において決定的だが未発見の課題である。 本稿では,LoRAに基づく自己教師型学習を用いたDINO特徴の洗練手法を提案する。 従来型や視覚基礎機能と比較して,部分形状マッチングの性能は大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.38323165853676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Partial shape matching is a crucial yet underexplored problem in 3D vision, with significant relevance to real-world scenarios where shapes are often only partially observed. Existing feature descriptors face difficulties in this setting, as traditional representations either struggle with the boundaries of partial shapes or heavily depend on the shape's spatial position. While existing approaches have employed DINO features for partial shape matching, these features are not inherently suited for handling partial observations. In this work, we propose a method to refine DINO features using LoRA-based self-supervised learning, enabling the generation of feature descriptors that are robust to partiality. Our features substantially improve performance on partial shape matching compared to traditional or vision foundation features. Additionally, when integrated into existing partial shape matching pipelines, we achieve state-of-the-art results on partial shape matching and left-right prediction benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 部分的な形状マッチングは、3次元視覚において重要で未解明の課題であり、形状が部分的にのみ観察される現実のシナリオに重大な関連がある。 既存の特徴記述子は、従来の表現が部分的な形状の境界に苦しむか、形状の空間的位置に大きく依存するため、この設定では困難に直面している。 既存のアプローチでは部分的な形状マッチングにDINO機能を採用しているが、これらの特徴は部分的な観察を扱うのに本質的に適していない。 本研究では,LoRAに基づく自己教師型学習を用いてDINO機能を洗練し,部分性に頑健な特徴記述子を生成する手法を提案する。 従来型や視覚基礎機能と比較して,部分形状マッチングの性能は大幅に向上した。 さらに、既存の部分形状マッチングパイプラインに統合すると、部分形状マッチングと左右予測ベンチマークの最先端結果が得られる。

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