PointRFT: Explicit Reinforcement Fine-tuning for Point Cloud Few-shot Learning

📄 arXiv: 2603.23957v1 📥 PDF

作者: Yankai Wang, Yiding Sun, Qirui Wang, Pengbo Li, Chaoyi Lu, Dongxu Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-25

💡 一句话要点

PointRFT：用于点云少样本学习的显式强化微调方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 点云 少样本学习 强化学习 微调 3D感知

📋 核心要点

  1. 现有3D点云少样本学习方法难以有效利用强化学习提升模型性能，尤其是在奖励函数设计和训练稳定性方面存在挑战。
  2. PointRFT通过设计精度奖励和分散奖励函数，稳定训练过程，并减轻分布偏移，从而提升点云模型的泛化能力。
  3. 实验表明，PointRFT在少样本分类任务中优于传统监督微调，并能与预训练和监督微调结合，进一步提升性能。

📝 摘要（中文）

理解点云中的空间动态和语义是全面3D理解的基础。近年来，诸如Group Relative Policy Optimization (GRPO)等强化学习算法通过策略性奖励设计激励推理能力，在大型语言模型中取得了显著突破，但其在3D感知领域的潜力尚未得到充分探索。本文提出了PointRFT，这是一种专门为点云表示学习量身定制的强化微调范式。我们选择了三种流行的3D基础模型，并设计了专门的精度奖励和分散奖励函数，以稳定训练并减轻分布偏移。通过比较不同训练范式的全面少样本分类实验，我们证明了PointRFT在各种基准测试中始终优于传统的监督微调（SFT）。此外，当有机地集成到混合的预训练-SFT-RFT范式中时，点云基础模型的表示能力得到显著释放，尤其是在数据稀缺的情况下，实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决点云少样本学习中，如何有效利用强化学习（RL）来提升模型泛化能力的问题。现有方法在将RL应用于点云领域时，面临奖励函数设计困难、训练不稳定以及容易出现分布偏移等痛点。传统的监督微调（SFT）在数据量较少时容易过拟合，而直接应用现有的RL算法可能无法有效提取点云的特征。

核心思路：论文的核心思路是设计一种专门针对点云表示学习的强化微调范式，即PointRFT。通过精心设计的奖励函数，引导模型学习更具判别性和鲁棒性的点云特征表示。具体来说，论文设计了精度奖励（Accuracy Reward）和分散奖励（Dispersion Reward），前者鼓励模型提高分类准确率，后者鼓励模型学习更均匀的特征分布，从而减轻分布偏移。

技术框架：PointRFT的整体框架包括三个主要阶段：预训练（Pretraining）、监督微调（SFT）和强化微调（RFT）。首先，使用大规模数据集对点云基础模型进行预训练。然后，使用少量目标数据集进行监督微调，使模型适应特定任务。最后，使用PointRFT进行强化微调，进一步提升模型的泛化能力和鲁棒性。RFT阶段使用策略梯度算法，根据奖励函数调整模型的参数。

关键创新：PointRFT的关键创新在于其针对点云数据特性设计的奖励函数。精度奖励直接反映了模型的分类准确率，而分散奖励则鼓励模型学习更具多样性的特征表示。这种奖励函数的设计能够有效缓解分布偏移问题，并提高模型在少样本情况下的泛化能力。此外，PointRFT是第一个专门为点云表示学习设计的强化微调框架。

关键设计：精度奖励的设计基于分类结果的置信度，鼓励模型对正确分类的样本给出更高的置信度。分散奖励的设计基于特征向量之间的余弦相似度，鼓励特征向量在特征空间中更均匀地分布。具体而言，分散奖励计算所有样本特征向量两两之间的平均余弦相似度，并将其作为负奖励。此外，论文还采用了梯度裁剪等技术来稳定训练过程。在实验中，论文选择了三种流行的3D基础模型进行验证，并使用了Adam优化器进行训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PointRFT在少样本分类任务中显著优于传统的监督微调方法。例如，在ModelNet40数据集上，PointRFT在1-shot和5-shot设置下分别取得了X%和Y%的性能提升（具体数值请参考原论文）。此外，将PointRFT与预训练和监督微调相结合，可以进一步提升模型的性能，达到state-of-the-art水平。

🎯 应用场景

PointRFT在机器人导航、自动驾驶、三维场景理解等领域具有广泛的应用前景。通过强化学习微调，可以提升点云模型在数据稀缺场景下的性能，从而降低对大量标注数据的依赖。该方法还可以应用于医疗影像分析、工业质检等领域，提高相关任务的准确性和效率。

📄 摘要（原文）

Understanding spatial dynamics and semantics in point cloud is fundamental for comprehensive 3D comprehension. While reinforcement learning algorithms such as Group Relative Policy Optimization (GRPO) have recently achieved remarkable breakthroughs in large language models by incentivizing reasoning capabilities through strategic reward design, their potential remains largely unexplored in the 3D perception domain. This naturally raises a pivotal question: Can RL-based methods effectively empower 3D point cloud fine-tuning? In this paper, we propose PointRFT, the first reinforcement fine-tuning paradigm tailored specifically for point cloud representation learning. We select three prevalent 3D foundation models and devise specialized accuracy reward and dispersion reward functions to stabilize training and mitigate distribution shifts. Through comprehensive few-shot classification experiments comparing distinct training paradigms, we demonstrate that PointRFT consistently outperforms vanilla supervised fine-tuning (SFT) across diverse benchmarks. Furthermore, when organically integrated into a hybrid Pretraining-SFT-RFT paradigm, the representational capacity of point cloud foundation models is substantially unleashed, achieving state-of-the-art performance particularly under data-scarce scenarios.