Name That Part: 3D Part Segmentation and Naming

📄 arXiv: 2512.18003v2 📥 PDF

作者: Soumava Paul, Prakhar Kaushik, Ankit Vaidya, Anand Bhattad, Alan Yuille

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-19 (更新: 2026-01-07)

备注: Project page at https://name-that-part.github.io

💡 一句话要点

提出ALIGN-Parts，通过集合对齐实现3D部件分割与命名

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D部件分割 部件命名 集合对齐 深度学习 语义理解

📋 核心要点

  1. 现有3D部件分割数据集标注不一致，限制了模型泛化能力，且已有方法难以进行部件命名。
  2. ALIGN-Parts通过集合对齐，将3D形状分解为partlets，并结合几何、外观和语义信息进行部件命名。
  3. 该方法在多个数据集上验证了有效性，并构建了包含1794个部件的统一本体，可作为标注引擎。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于语义3D部件分割的方法，旨在将物体分解为具有有意义名称的部件。现有数据集的部件标注定义不一致，限制了模型的鲁棒训练。以往的方法通常生成未标注的分解结果，或者仅检索单个部件而缺乏完整的形状标注。我们提出了ALIGN-Parts，将部件命名任务形式化为直接的集合对齐任务。该方法将形状分解为partlets（隐式的3D部件表示），并通过二分图分配将其与部件描述进行匹配。我们结合了来自3D部件场的几何线索、来自多视角视觉特征的外观线索以及来自语言模型生成的affordance描述的语义知识。文本对齐损失确保partlets与文本共享嵌入空间，从而在数据充足的情况下实现理论上的开放词汇匹配设置。我们高效且新颖的单次3D部件分割和命名方法可应用于多个下游任务，包括作为可扩展的标注引擎。由于我们的模型支持零样本匹配到任意描述以及对已知类别的置信度校准预测，通过人工验证，我们创建了一个统一的本体，对齐了PartNet、3DCoMPaT++和Find3D，包含1,794个独特的3D部件。我们引入了两个适用于命名3D部件分割任务的新指标。我们还展示了来自我们新创建的TexParts数据集的示例。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决3D物体部件的语义分割和命名问题。现有方法存在以下痛点：一是不同数据集的部件定义不一致，导致模型难以跨数据集泛化；二是现有方法要么只能进行无标签的部件分割，要么只能检索单个部件，无法提供完整的形状标注和部件命名。

核心思路：论文的核心思路是将部件命名问题转化为一个集合对齐问题。具体来说，将3D形状分解为一组隐式的3D部件表示（partlets），然后通过二分图匹配将这些partlets与部件的文本描述进行对齐。这种方法允许模型利用几何、外观和语义信息来确定每个partlet的名称。

技术框架：ALIGN-Parts的整体框架包括以下几个主要模块：1) 3D形状分解模块，将3D形状分解为一组partlets；2) 特征提取模块，提取每个partlet的几何特征（来自3D部件场）、外观特征（来自多视角视觉特征）和语义特征（来自语言模型生成的affordance描述）；3) 文本嵌入模块，将部件的文本描述嵌入到与partlets特征相同的空间中；4) 集合对齐模块，使用二分图匹配算法将partlets与文本描述进行对齐，并输出每个partlet的名称。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将部件命名问题形式化为集合对齐问题，并提出了一种新的ALIGN-Parts方法来解决这个问题。与现有方法相比，ALIGN-Parts能够同时进行部件分割和命名，并且可以利用多种模态的信息（几何、外观和语义）来提高分割和命名的准确性。此外，该方法还支持零样本匹配到任意描述，具有很强的泛化能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用3D部件场来表示partlets的几何信息；2) 使用多视角视觉特征来表示partlets的外观信息；3) 使用语言模型生成的affordance描述来表示部件的语义信息；4) 使用文本对齐损失来确保partlets与文本共享嵌入空间；5) 使用二分图匹配算法来进行集合对齐。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的ALIGN-Parts方法在多个数据集上取得了良好的性能。通过与现有方法对比，ALIGN-Parts在部件分割和命名的准确率上均有显著提升。此外，该方法还成功构建了一个包含1794个部件的统一本体，为后续研究提供了宝贵的数据资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、计算机辅助设计（CAD）、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等领域。例如，机器人可以利用该技术理解物体部件的功能，从而更好地进行操作和交互。CAD系统可以利用该技术自动生成部件名称，提高设计效率。VR/AR应用可以利用该技术增强场景的真实感和交互性。

📄 摘要（原文）

We address semantic 3D part segmentation: decomposing objects into parts with meaningful names. While datasets exist with part annotations, their definitions are inconsistent across datasets, limiting robust training. Previous methods produce unlabeled decompositions or retrieve single parts without complete shape annotations. We propose ALIGN-Parts, which formulates part naming as a direct set alignment task. Our method decomposes shapes into partlets - implicit 3D part representations - matched to part descriptions via bipartite assignment. We combine geometric cues from 3D part fields, appearance cues from multi-view vision features, and semantic knowledge from language-model-generated affordance descriptions. Text-alignment loss ensures partlets share embedding space with text, enabling a theoretically open-vocabulary matching setup, given sufficient data. Our efficient and novel, one-shot, 3D part segmentation and naming method finds applications in several downstream tasks, including serving as a scalable annotation engine. As our model supports zero-shot matching to arbitrary descriptions and confidence-calibrated predictions for known categories, with human verification, we create a unified ontology that aligns PartNet, 3DCoMPaT++, and Find3D, consisting of 1,794 unique 3D parts. We introduce two novel metrics appropriate for the named 3D part segmentation task. We also show examples from our newly created TexParts dataset.