PinPoint3D: Fine-Grained 3D Part Segmentation from a Few Clicks

📄 arXiv: 2509.25970v1 📥 PDF

作者: Bojun Zhang, Hangjian Ye, Hao Zheng, Jianzheng Huang, Zhengyu Lin, Zhenhong Guo, Feng Zheng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-30

备注: 15 pages, 12 figures, conference

💡 一句话要点

PinPoint3D：提出一种基于少量点击的精细3D部件分割交互式框架。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D部件分割 交互式分割 点云处理 数据合成 具身智能

📋 核心要点

  1. 现有交互式3D分割方法局限于粗糙的实例级别，非交互式方法则受限于数据稀疏和标注数据不足。
  2. PinPoint3D提出了一种交互式框架，通过少量用户点击实现精细、多粒度的3D部件分割。
  3. 实验表明，PinPoint3D显著优于现有方法，在稀疏点云上实现了高达16%的IoU和精度提升。

📝 摘要（中文）

精细的3D部件分割对于使具身智能系统执行复杂的操纵任务至关重要，例如与物体的特定功能组件交互。然而，现有的交互式分割方法主要局限于粗糙的实例级目标，而非交互式方法则难以处理稀疏的真实世界扫描，并且面临着严重缺乏标注数据的问题。为了解决这些限制，我们引入了PinPoint3D，这是一个用于精细、多粒度3D分割的新型交互式框架，能够仅通过少量用户点击生成精确的部件级掩码。我们工作的关键组成部分是一个新的3D数据合成流程，我们开发该流程是为了创建一个具有密集部件注释的大规模场景级数据集，从而克服了阻碍该领域进展的关键瓶颈。通过全面的实验和用户研究，我们证明了我们的方法明显优于现有方法，在首次点击设置下，每个对象部件的平均IoU约为55.8%，并且仅需少量额外点击即可超过71.3%的IoU。与当前最先进的基线相比，PinPoint3D在IoU和精度方面提高了高达16%，突显了其在具有高效率的具有挑战性的稀疏点云上的有效性。我们的工作代表了在复杂3D环境中实现更细致和精确的机器感知和交互的重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决精细3D部件分割问题，现有交互式方法无法提供足够精细的分割结果，而非交互式方法在真实场景的稀疏点云和缺乏标注数据的情况下表现不佳。因此，需要一种能够通过少量交互就能实现精确部件分割的方法。

核心思路：论文的核心思路是利用交互式方法，通过用户提供的少量点击信息，引导分割过程，并结合大规模合成数据进行训练，从而克服真实数据稀疏和标注不足的问题。通过交互，模型可以根据用户的意图进行调整，从而实现更精确的分割。

技术框架：PinPoint3D框架主要包含数据合成模块、特征提取模块和分割模块。数据合成模块用于生成大规模带有精细部件标注的3D场景数据。特征提取模块用于提取点云的几何和语义特征。分割模块则利用用户点击信息和提取的特征进行部件分割。整体流程是：用户点击点云，系统提取点击位置的特征，结合点云整体特征，预测部件分割结果，用户可以继续点击进行修正。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个大规模的3D数据合成流程，用于生成带有精细部件标注的数据集，解决了数据稀缺问题。2) 设计了一个交互式分割框架，能够利用少量用户点击信息进行精确的部件分割。3) 将交互式分割与大规模合成数据训练相结合，提升了模型在真实场景下的泛化能力。

关键设计：数据合成流程中，使用了程序化建模和纹理合成技术，生成了多样化的3D场景和物体。在分割模块中，使用了PointNet++等点云处理网络提取特征，并设计了基于图神经网络的分割算法，利用用户点击信息更新图结构，从而实现交互式的分割优化。损失函数方面，采用了交叉熵损失和Dice损失，以提高分割精度。

📊 实验亮点

PinPoint3D在首次点击设置下，每个对象部件的平均IoU达到了55.8%，仅需少量额外点击即可超过71.3%的IoU。与当前最先进的基线相比，PinPoint3D在IoU和精度方面提高了高达16%，证明了其在稀疏点云上的有效性。

🎯 应用场景

PinPoint3D在机器人操作、虚拟现实、增强现实、3D内容创作等领域具有广泛的应用前景。例如，机器人可以利用该技术精确识别物体的各个部件，从而执行更复杂的装配或维修任务。在VR/AR中，用户可以方便地对3D模型进行精细编辑和交互。

📄 摘要（原文）

Fine-grained 3D part segmentation is crucial for enabling embodied AI systems to perform complex manipulation tasks, such as interacting with specific functional components of an object. However, existing interactive segmentation methods are largely confined to coarse, instance-level targets, while non-interactive approaches struggle with sparse, real-world scans and suffer from a severe lack of annotated data. To address these limitations, we introduce PinPoint3D, a novel interactive framework for fine-grained, multi-granularity 3D segmentation, capable of generating precise part-level masks from only a few user point clicks. A key component of our work is a new 3D data synthesis pipeline that we developed to create a large-scale, scene-level dataset with dense part annotations, overcoming a critical bottleneck that has hindered progress in this field. Through comprehensive experiments and user studies, we demonstrate that our method significantly outperforms existing approaches, achieving an average IoU of around 55.8% on each object part under first-click settings and surpassing 71.3% IoU with only a few additional clicks. Compared to current state-of-the-art baselines, PinPoint3D yields up to a 16% improvement in IoU and precision, highlighting its effectiveness on challenging, sparse point clouds with high efficiency. Our work represents a significant step towards more nuanced and precise machine perception and interaction in complex 3D environments.