One Patch is All You Need: Joint Surface Material Reconstruction and Classification from Minimal Visual Cues

📄 arXiv: 2511.20784v1 📥 PDF

作者: Sindhuja Penchala, Gavin Money, Gabriel Marques, Samuel Wood, Jessica Kirschman, Travis Atkison, Shahram Rahimi, Noorbakhsh Amiri Golilarz

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-25

备注: 9 pages,3 figures, 5 tables

💡 一句话要点

SMARC：仅需图像10%区域，即可实现表面材质重建与分类

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 表面材质重建 材质分类 部分卷积 U-Net 稀疏视觉信息 机器人 图像修复

📋 核心要点

  1. 现有材质理解方法依赖稠密观测，限制了其在受限或部分视图环境中的应用。
  2. SMARC模型仅需图像的10%区域，即可同时完成表面重建和材质分类任务。
  3. 实验结果表明，SMARC在表面重建和材质分类任务上均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SMARC的统一模型，用于从极少的视觉输入中进行表面材质重建和分类。针对机器人、仿真和材质感知等应用中，现有方法依赖于稠密或完整场景观测的局限性，SMARC仅需图像中一个连续的10%区域，即可识别并重建完整的RGB表面，同时对材质类别进行分类。该架构结合了部分卷积U-Net和一个分类头，实现了在极端观测稀疏情况下的空间修复和语义理解。在Touch and Go数据集上，SMARC与包括卷积自编码器、Vision Transformer (ViT)、Masked Autoencoder (MAE)、Swin Transformer和DETR在内的五种模型进行了比较，取得了state-of-the-art的结果，PSNR达到17.55 dB，材质分类准确率达到85.10%。研究结果表明，部分卷积在缺失数据下的空间推理方面具有优势，并为极简视觉表面理解奠定了坚实的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有表面材质理解方法通常需要完整的图像或者稠密的观测数据，这在实际应用中，例如机器人操作或者资源受限的嵌入式系统中，难以满足。因此，如何在极度稀疏的视觉信息下，准确地重建表面材质并进行分类，是一个重要的挑战。现有方法的痛点在于无法有效利用局部信息进行全局推理，导致性能下降。

核心思路：SMARC的核心思路是利用部分卷积（Partial Convolution）来处理缺失数据，并结合U-Net的结构进行空间信息的传递和重建。通过部分卷积，模型可以只关注已知的像素信息，避免缺失像素带来的干扰。同时，U-Net的跳跃连接可以有效地将低层特征传递到高层，从而更好地重建图像。此外，增加一个分类头，使得模型可以同时进行表面重建和材质分类。

技术框架：SMARC的整体架构是一个基于U-Net的编码器-解码器结构，其中编码器和解码器都使用了部分卷积层。在编码器的最后，连接一个分类头，用于预测材质类别。整个流程如下：首先，输入一个包含10%区域的图像patch；然后，通过编码器提取特征；接着，通过解码器重建完整的RGB图像；同时，通过分类头预测材质类别。

关键创新：SMARC最重要的技术创新点在于将部分卷积应用于表面材质重建和分类任务中，并结合U-Net的结构，实现了在极度稀疏观测下的高性能。与现有方法相比，SMARC能够更好地利用局部信息进行全局推理，从而在缺失大量数据的情况下，依然能够准确地重建表面材质并进行分类。

关键设计：SMARC的关键设计包括：1) 使用部分卷积层来处理缺失数据，避免无效像素的干扰；2) 使用U-Net结构进行空间信息的传递和重建；3) 增加一个分类头，使得模型可以同时进行表面重建和材质分类；4) 损失函数包括重建损失（例如L1损失或PSNR）和分类损失（例如交叉熵损失）。具体的网络结构和参数设置需要根据实际数据集进行调整。

📊 实验亮点

SMARC在Touch and Go数据集上取得了state-of-the-art的结果，PSNR达到17.55 dB，材质分类准确率达到85.10%。相比于卷积自编码器、Vision Transformer (ViT)、Masked Autoencoder (MAE)、Swin Transformer和DETR等基线模型，SMARC在表面重建和材质分类任务上均取得了显著的提升，证明了部分卷积在处理缺失数据方面的优势。

🎯 应用场景

SMARC在机器人操作、虚拟现实、增强现实、材质识别、工业检测等领域具有广泛的应用前景。例如，机器人可以利用SMARC从少量视觉信息中理解物体表面材质，从而更好地进行抓取和操作。在虚拟现实和增强现实中，SMARC可以用于生成逼真的表面纹理，提高用户体验。此外，SMARC还可以应用于工业检测中，用于识别产品表面的缺陷。

📄 摘要（原文）

Understanding material surfaces from sparse visual cues is critical for applications in robotics, simulation, and material perception. However, most existing methods rely on dense or full-scene observations, limiting their effectiveness in constrained or partial view environment. To address this challenge, we introduce SMARC, a unified model for Surface MAterial Reconstruction and Classification from minimal visual input. By giving only a single 10% contiguous patch of the image, SMARC recognizes and reconstructs the full RGB surface while simultaneously classifying the material category. Our architecture combines a Partial Convolutional U-Net with a classification head, enabling both spatial inpainting and semantic understanding under extreme observation sparsity. We compared SMARC against five models including convolutional autoencoders [17], Vision Transformer (ViT) [13], Masked Autoencoder (MAE) [5], Swin Transformer [9], and DETR [2] using Touch and Go dataset [16] of real-world surface textures. SMARC achieves state-of-the-art results with a PSNR of 17.55 dB and a material classification accuracy of 85.10%. Our findings highlight the advantages of partial convolution in spatial reasoning under missing data and establish a strong foundation for minimal-vision surface understanding.