SAMPart3D: Segment Any Part in 3D Objects(2024) 

### SAMPart3D: Segment Any Part in 3D Objects(Yang, 2024) 

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#### 3行要約
1.  SAMPart3Dは、テキストプロンプトなしで、任意の3Dオブジェクトを複数の詳細レベルで意味のあるパーツにセグメント化する、スケーラブルなゼロショット3Dパーツセグメンテーションフレームワークです。
2.  このフレームワークは、大規模なラベルなしデータセットから3D事前知識を学習するために、テキストに依存しない2Dビジョン基盤モデルからの蒸留を利用し、その後にMLLMによるセマンティックラベリングを行います。
3.  本手法は、既存のゼロショット手法を大幅に上回り、PartObjaverse-Tinyという新しい3Dパーツセグメンテーションベンチマークに貢献し、様々な応用を可能にします。

#### Q:この論文の概要を教えてください
#### A:
本論文では、3D知覚における重要かつ困難なタスクである3Dパーツセグメンテーションに対するスケーラブルなゼロショットフレームワーク、SAMPart3Dを提案しています。既存手法が事前定義されたパーツラベルセットやテキストプロンプトに依存し、大規模なラベルなしデータセットへのスケーラビリティや、パーツの曖昧さ（意味論的、粒度的）への対応に限界があるという課題を解決します。SAMPart3Dは、テキストに依存しないビジョン基盤モデルを活用することで、この課題に取り組みます。

提案手法は主に3つのステージで構成されます。

第一段階であるLarge-scale Pre-trainingでは、大規模なラベルなし3DデータセットであるObjaverseから豊富な3D事前情報を学習する3D特徴抽出バックボーンを訓練します。具体的には、800Kを超える多様な3Dオブジェクトを含むObjaverseデータセットを使用し、メッシュ表面からサンプリングした点群をバックボーンの入力とします。バックボーンには、シーンレベルのPoint Transformer V3 (PTv3) [46]をオブジェクトの特性に合わせて変更したPTv3-objectを使用します。PTv3のダウンサンプリング層の多くを削除し、Transformerブロックを積み重ねることで、ディテール保持と特徴抽象化を強化しています。このバックボーンを訓練するために、事前学習済み2Dビジョン基盤モデルを教師として使用します。既存手法のようなVision Language Model (VLM) の代わりに、テキストに依存しないDINOv2 [29]モデルを教師として利用し、大規模データセットへのスケーリングを可能にします。DINOv2から抽出される低解像度の視覚特徴を、FeatUp [13]技術を用いてアップサンプリングし、点ごとの監督情報として使用します。訓練時には、3Dオブジェクトの点群 $X \in \mathbb{R}^{N \times 3}$ をPTv3-objectに入力し、3D特徴 $F_{\text{3D}} \in \mathbb{R}^{N \times C}$ を得ます。オブジェクトをK個の異なる視点からレンダリングし、DINOv2とFeatUpを用いて対応する2D特徴 $F_{\text{2D}}^{(k)} \in \mathbb{R}^{N \times C}$ を抽出します。3D点群とピクセルのマッピングを利用し、オクルージョンは深度情報で処理します。複数視点の2D特徴を平均して最終的な2D特徴 $F_{\text{2D}} = \frac{1}{K} \sum_{k=1}^K F_{\text{2D}}^{(k)}$ を得ます。学習目的は、Mean Squared Error (MSE) ロス $L_{\text{pre}} = (F_{\text{3D}} - F_{\text{2D}})^2$ によって2D視覚特徴を3Dバックボーンに蒸留することです。

第二段階であるSample-specific Fine-tuningでは、事前学習済みバックボーンによって抽出された3D特徴と、SAM [21]から得られた2Dセグメンテーションマスクを用いて、ゼロショット3Dパーツセグメンテーションを行います。セグメンテーション粒度の曖昧さに対処するため、スケール値によって粒度を制御できるスケール条件付き軽量MLPを導入します。点群の低レベル特徴を捉えるために、ノーマル値、色、座標を入力とするMLPベースのロングスキップコネクションモジュールも使用し、その出力を3Dバックボーンの出力に加算します。スケール条件付きグループ化では、SAMを用いてマルチビューレンダリングから2Dマスクを生成し、各マスクに関連する3D点の座標の標準偏差から3Dスケール $\sigma = \sqrt{(\epsilon\sigma_x)^2 + (\epsilon\sigma_y)^2 + (\epsilon\sigma_z)^2}$ を計算します（$\epsilon=10$）。2Dレンダリングの有効領域でペアのピクセルをサンプリングし、対応する3D点の特徴 $F_i = F_{\text{B},i}(\sigma_i) + F_{\text{P},i}(\sigma_i)$ と $F_j = F_{\text{B},j}(\sigma_j) + F_{\text{P},j}(\sigma_j)$ に対してコントラスト学習を行います（$F_{\text{B}}$ はバックボーン特徴、$F_{\text{P}}$ は位置エンコーディング由来の特徴）。コントラストロス $L_{\text{con}}$ を用いて、同じマスク内のペアは特徴が近く、異なるマスクのペアは特徴が遠くなるように軽量MLPを訓練します。訓練後、スケールを条件としたセグメンテーション対応特徴が得られ、これをHDBSCAN [26]のようなクラスタリングアルゴリズムでグループ化し、3D点群をセグメントします。3Dメッシュのセグメンテーションは点群の結果から投票で得ます。

第三段階であるSemantic Queryingでは、セグメントされた各3Dパーツのセマンティックラベルを、強力なMultimodal Large Language Model (MLLM) [6, 15, 24, 42]（例: GPT-4o [28]）を用いてクエリします。3D-to-2Dマッピングを利用して、マルチビューレンダリング上で各3Dパーツに対応する2D領域を強調表示します。パーツの視覚的詳細を豊富に取り込むため、最も面積が大きくレンダリングされたビューを選択してパーツ領域を強調表示します。これらの画像をMLLMに入力することで、パーツごとのセマンティックラベルを取得します。

本研究の貢献として、既存ベンチマークのオブジェクトおよびパーツの多様性と複雑さの不足に対処するため、200個の複雑な3Dオブジェクトに対して詳細なセマンティックおよびインスタンスレベルのパーツアノテーションを提供した新しい3Dパーツセグメンテーションベンチマーク、PartObjaverse-Tinyを構築しました。実験により、SAMPart3DがPartObjaverse-TinyおよびPartNetE [27]データセットにおいて、既存のゼロショット3Dパーツセグメンテーション手法に対して優れた性能を示すことを実証しました。また、提案手法が2Dマスク制御セグメンテーション、パーツマテリアル編集、パーツ形状編集・アニメーション、クリックベース階層的セグメンテーションといった様々なアプリケーションに活用できることを示しました。アブレーション分析により、大規模事前学習、PTv3-objectバックボーン、ロングスキップコネクションが手法の性能向上に不可欠であることが確認されました。特に、DINOv2特徴はSAM特徴よりも事前学習に適していることが示されました。

本手法の制約として、グループ化フィールド訓練の精度がSAMマスクの精度に依存すること、オブジェクトごとのファインチューニングが依然として時間を要することが挙げられます。今後の方向性として、SAMPart3Dをアノテーションパイプラインとして活用し、大規模な3Dパーツデータセットを構築し、それを用いてより汎用的な3Dパーツセグメンテーションモデルを訓練することが考えられます。

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#### Q:提案手法の処理の流れを順序だてて説明してください
#### A:
SAMPart3Dの処理フローは、大きく3つの段階に分かれています。それぞれの段階について、順を追ってご説明します。

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1.  **大規模事前学習 (Large-scale Pre-training)**:
    *   **目的**: 大規模なラベルなし3Dオブジェクトデータセット（例えばObjaverse [9]）から、3D形状の幾何学的な手がかりを学習し、豊かな3D事前情報を持つ3D特徴抽出バックボーン（PTv3-object [8, 46]）を獲得します。
    *   **プロセス**:
        *   まず、大量のラベルなし3Dオブジェクトのメッシュ表面から点群をランダムにサンプリングします。
        *   この点群を、我々が3Dオブジェクトの特性に合わせて改良したPTv3-objectバックボーンに入力し、3D特徴 ($F_{3D}$) を抽出します。
        *   次に、教師シグナルを得るため、同じ3Dオブジェクトを複数の異なる視点からレンダリングします。
        *   レンダリングされた2D画像から、テキストに依存しない強力な2DビジョンモデルであるDINOv2 [29] を使用して視覚特徴を抽出します。DINOv2の特徴は詳細さに欠けるため、FeatUp [13]という技術でピクセルワイズな高解像度特徴にアップサンプリングします。
        *   3D点と2Dピクセルの対応関係を利用して、3D点に対応する2D特徴 ($F_{2D}$) を取得します。オクルージョンによる点の欠落を考慮し、複数の視点からの特徴を平均します。
        *   最後に、抽出した3D特徴 ($F_{3D}$) が、この2D特徴 ($F_{2D}$) に近くなるように（MSEロス [2] を用いて）、3Dバックボーンを訓練します。これが「2D-to-3D Distillation」です。
    *   **結果**: ラベルなしデータで訓練された、高品質な3D特徴を抽出できるバックボーンが得られます。

2.  **サンプル固有のファインチューニング (Sample-specific Fine-tuning)**:
    *   **目的**: 事前学習済みの3D特徴とSAM [21] から得られる2Dセグメンテーションマスクを活用し、さらにセグメンテーションの粒度をスケール値によって制御できる軽量なMLPを学習します。
    *   **プロセス**:
        *   セグメント化したい特定の3Dオブジェクトに対して、事前学習済みのバックボーンを使用して3D特徴を抽出します。
        *   ポイントクラウドの色、座標、法線などの低レベル情報を補強するため、MLPベースのロングスキップ接続を追加し、バックボーンの出力特徴と結合します。
        *   対象の3Dオブジェクトをマルチビューでレンダリングし、2D画像に対してSAMを実行して多様な2Dセグメンテーションマスク群を生成します。
        *   各2Dマスクに対応する3D点の座標から、そのマスクの代表的なスケール値 ($\sigma$) を計算します [3]。
        *   2Dレンダリング上のマスク領域からピクセルペアをサンプリングし、それに対応する3D点ペアを取得します。
        *   これらの3D点ペアの特徴（バックボーン特徴 + 位置埋め込み）に対して、スケール値 ($\sigma$) を条件とした軽量MLPを用いてコントラスト学習 [5] を行います。同じマスク内の点ペアは特徴が類似するように、異なるマスクの点ペアは特徴が乖離するように学習します。これにより、スケールに応じて点がグループ化されやすい特徴（segmentation-aware features）が得られます。
    *   **結果**: スケール値を入力として、異なる粒度でのグループ化に適した3D特徴を出力する軽量なMLPが得られます。このMLPと事前学習済みバックボーンを組み合わせたものが、最終的な特徴抽出器となります。

3.  **訓練不要なセマンティッククエリ (Training-free Semantic Querying)**:
    *   **目的**: サンプル固有のファインチューニングで得られた特徴を用いてセグメント化された3Dパーツに対し、その意味（セマンティクス）を自動的に特定します。
    *   **プロセス**:
        *   サンプル固有のファインチューニングで得られた、スケール条件付きのsegmentation-aware featuresに対して、HDBSCAN [26] のようなクラスタリングアルゴリズムを適用し、3D点群をグループ（パーツ候補）に分割します。この点群の分割結果をメッシュにも反映させます。
        *   セグメント化された各3Dパーツについて、3D-to-2Dマッピングを利用して、そのパーツがマルチビューレンダリング上のどの領域に対応するかを特定します。
        *   複数の典型的な視点からのレンダリング画像と、特定のパーツが最も大きく表示される視点の画像を組み合わせて用意します。これらの画像上で該当パーツ領域を視覚的に強調表示します。
        *   これらの画像を、GPT-4o [28] のような強力なMultimodal Large Language Models (MLLMs) [6, 15, 24, 42] に入力します。
        *   MLLMに対して、「このハイライトされた部分はオブジェクトの何ですか？」といったクエリを投げかけ、各パーツのセマンティックラベル（名称や説明）を取得します。
    *   **結果**: 3Dオブジェクトが、異なる粒度で、意味ラベル付きのセマンティックパーツに分割された最終結果が得られます。

この3つのステージを通じて、SAMPart3Dは、事前定義されたパーツラベルやテキストプロンプトに依存することなく、任意の3Dオブジェクトを多様な粒度でセマンティックにセグメント化することを実現しています。

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#### Q:関連手法との比較について詳しく説明してください
#### A:

SAMPart3Dは、いくつかのゼロショット3Dパーツセグメンテーション手法と比較評価されています。比較対象となる主な既存手法は以下の通りです。

*   **PartSLIP [25]**: GLIP [22] という画像-言語モデルを活用し、3Dオブジェクトパーツのセマンティックおよびインスタンスセグメンテーションを行います。GLIPの検出結果（バウンディングボックスやマスク）を3Dにマッピングして利用します。
*   **PartSLIP++ [56]**: PartSLIPを改良し、SAM [21] を統合することで、より高精度なピクセルワイズなパーツアノテーションを2Dで得てから3Dに転送します。
*   **SATR [1]**: ゼロショットセマンティックセグメンテーションのために、2Dのセマンティック知識を3D形状に転送します。こちらも2D検出モデルなどを利用します。
*   **PointCLIP [51] / PointCLIPv2 [57]**: CLIP [36] のような画像-言語モデルをポイントクラウドの理解に適用する手法です。通常、テキストプロンプトを入力としてクラス分類やセグメンテーションを行います。
*   **ZeroPS [47]**: マルチビューの対応関係と基礎モデルのプロンプトメカニズムを利用して、ゼロショット3Dパーツセグメンテーションを行います。
*   **PartDistill [41]**: 2D-to-3Dの知識蒸留フレームワークを提案し、ラベルなし3D形状から特徴を学習します。ただし、GLIPを利用するため、パーツラベルセットをテキストプロンプトとして必要とします。
*   **SAM3D [48]**: SAM [21] を活用して3Dシーンのセグメンテーションを行う手法です。

**比較データセットと評価指標:**

比較は主に、SAMPart3Dが新たに貢献したデータセットである **PartObjaverse-Tiny** と、既存のベンチマークである **PartNetE [25, 27]** で行われています。

*   **PartObjaverse-Tiny**: 既存データセットの多様性と複雑さの不足を解消するために構築された、200の複雑な3Dオブジェクトに対する詳細なセマンティックおよびインスタンスレベルのパーツアノテーションを含むデータセットです（図3参照）。これにより、オープンワールドの複雑なオブジェクトに対する手法の汎化能力をより適切に評価できます。


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*   **PartNetE**: PartNet [27] の一部であるPartNetEは、いくつかのオブジェクトカテゴリに対するパーツアノテーションを提供します。


評価指標としては、以下のものが使用されています。

*   **Class-agnostic mIoU**: パーツの意味ラベルに関係なく、純粋なセグメンテーションの一致度（IoU）を評価する指標です（Table 2, 6）。各グラウンドトゥルースパーツに対し、最もIoUが高い予測パーツとのIoUを計算し、平均を取ります [43, 47]。
*   **Category mIoU**: パーツのセマンティックラベルも考慮に入れたIoUです（Table 1, 4）。
*   **mAP50**: インスタンスセグメンテーションの評価に用いられます。IoUが50%を超える場合に検出成功とみなし、Average Precisionを計算し、平均を取ります [25, 27]。

**SAMPart3Dの優位性:**

SAMPart3Dは、これらの既存手法と比較して、PartObjaverse-TinyおよびPartNetEの両データセットにおいて、セマンティックセグメンテーション、クラス非依存パーツセグメンテーション、インスタンスセグメンテーションのいずれのタスクでも優れた性能を示しています。その主な理由として、以下の点が挙げられます。

1.  **テキスト非依存性によるスケーラビリティと柔軟性**: 多くの既存手法（PartSLIP, SATR, ZeroPS, PartDistillなど）は、VLMs（特にGLIP）やテキストプロンプトに依存しています。これは、全ての3Dパーツを明確にテキストで記述できない場合や、大規模で多様なラベルなしデータセット（Objaverse [9]）への適用が難しいという制約があります。SAMPart3Dは、テキストに依存しないDINOv2 [29] を用いた大規模な事前学習を行うことで、この制約を克服し、より多くの種類のオブジェクトやパーツに対応できます。
2.  **3Dジオメトリと大規模データの活用**: PartSLIPやSATRのような手法は、主に2Dの情報（バウンディングボックスやピクセルマスク）を3Dに投影して利用するため、3D固有の幾何学的な手がかりを十分に活用できませんでした。PartDistillは知識蒸留を行いますが、大規模データへのスケーリングに課題がありました。SAMPart3Dは、Objaverseのような大規模3DデータセットでPTv3-objectバックボーンを事前学習し、3Dの特徴抽出能力を高めているため、より詳細で正確なセグメンテーションが可能です。図7の定性比較でも、SAMやDINOv2単独の特徴と比較して、SAMPart3Dのバックボーンがより正確で詳細な3D特徴をエンコードできていることが示唆されています。
3.  **粒度制御**: 既存手法は、固定されたパーツラベルセットに基づくセグメンテーションを行うため、セグメンテーションの粒度を柔軟に制御することが困難でした。SAMPart3Dは、スケール条件付きMLP [19] を導入することで、ユーザーが指定するスケール値に応じて、粗い分割から細かい分割まで多段階の粒度でセグメント化できます（図4参照）。
4.  **MLLMsによるセマンティッククエリ**: セグメント化後のパーツへのラベリングにおいて、SAMPart3DはGPT-4o [28] のような強力なMLLMs [6, 15, 24, 42] を利用します。これは、従来のVLMsよりも複雑な質問応答や微妙なニュアンスの理解に長けているため、より適切で詳細なパーツのセマンティック記述を得るのに役立ちます。

**定量的結果の具体例:**

*   **PartObjaverse-Tinyでのゼロショットセマンティックセグメンテーション (Table 1)**: SAMPart3Dは、PartSLIPの24.3% mIoUに対し、34.7% mIoUを達成しています。特にHuman-Shape, Animals, Plants, Food, ElectronicsといったカテゴリでPartSLIPを大きく上回っています。
*   **PartObjaverse-Tinyでのゼロショットクラス非依存パーツセグメンテーション (Table 2)**: SAMPart3Dは、SAM3Dの43.6% mIoU、PartSLIPの35.2% mIoUに対し、53.7% mIoUと圧倒的な差をつけています。これは、SAMPart3Dが形状に基づくパーツのグループ化能力に優れていることを示しています。
*   **PartObjaverse-Tinyでのゼロショットインスタンスセグメンテーション (Table 3)**: SAMPart3Dは、PartSLIPの16.3% mAP50に対し、30.2% mAP50を達成しています。
*   **PartNetEでのゼロショットセマンティックセグメンテーション (Table 4)**: 既存データセットであるPartNetEでも、SAMPart3DはPartDistillの39.9% mIoUをわずかに上回り、41.2% mIoUを達成しています。PartNetEは比較的シンプルなオブジェクトが多いですが、それでもSAMPart3Dの汎化能力の高さが示されています。

**定性的な結果 (Figure 5):**

PartObjaverse-Tinyでの定性比較を見ると、PartSLIPやSATRは、特に複雑なオブジェクトにおいて、パーツ間に空白領域が多く見られる場合があります。これは、これらの手法がGLIPの検出結果に依存しており、検出されない領域が生じるためです。SAMPart3Dは、3D特徴のクラスタリングに基づいてセグメント化を行うため、オブジェクト全体を漏れなくセグメント化でき、より自然な分割結果が得られています。図8でもPartNetEデータセットにおけるSAMPart3Dの高品質なセグメンテーション結果が確認できます。

**まとめると、SAMPart3Dは、既存のゼロショット3Dパーツセグメンテーション手法が抱えていた、テキスト依存による制約、3D情報の不十分な活用、大規模データへの非対応、粒度制御の欠如といった課題を克服しています。これにより、多様で複雑なオブジェクトに対しても、より正確で柔軟なパーツセグメンテーションを実現し、各種アプリケーションへの応用範囲を広げています。**

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#### Q:提案手法の限界と今後の課題はなんですか？
#### A:

SAMPart3Dはゼロショット3Dパーツセグメンテーションにおいて顕著な進歩を遂げましたが、論文のセクション6.3「Limitations」で述べられているように、いくつかの限界と今後の課題が存在します。研究のパートナーとして、これらの点を理解し、さらなる発展の可能性を探ることは非常に重要です。

**提案手法の限界 (Limitations):**

1.  **2Dマスク精度への依存:**
    *   論文で述べられている最も直接的な限界は、サンプル固有のファインチューニング段階がSAM [21] から生成される2Dセグメンテーションマスクに依存している点です。
    *   SAMは非常に強力な2Dセグメンテーションモデルですが、全てのオブジェクトや全ての視点、全てのパーツに対して完璧なマスクを生成できるわけではありません。特に、複雑な形状、テクスチャの乏しい領域、照明条件によっては、不正確なマスクが生成される可能性があります。
    *   もし入力となる2Dマスクに不正確なものが含まれている場合、そこから蒸留されるスケール条件付きグループ化情報も影響を受け、最終的な3Dセグメンテーション結果の精度が低下する可能性があります。
    *   これは、2Dビジョンモデルの能力の限界が、3Dタスクの性能に直接的に影響を及ぼすという、2D-to-3D手法に共通する潜在的な課題でもあります。

2.  **サンプル固有のファインチューニングの速度:**
    *   現在のパイプラインでは、セグメント化したいオブジェクトごとに、サンプル固有のファインチューニングステージが必要です。これは、軽量なMLPの学習とはいえ、論文によると1オブジェクトあたり約5分かかります（SAMによるマスク生成時間約1分を含めると合計約6分）。
    *   単一のオブジェクトを処理する場合には許容範囲かもしれませんが、非常に多くのオブジェクトをバッチ処理したい場合や、リアルタイムに近いアプリケーションにはまだ時間がかかりすぎると考えられます。
    *   この「オブジェクトごと」の処理は、SAMPart3Dの「スケーラブルさ」が、主に大規模な事前学習データセット（Objaverse）で汎化能力を高める点にある一方、推論段階の効率性においては制限となり得ます。

**今後の課題と研究の方向性 (Future Research Directions):**

上記の限界を踏まえ、 SAMPart3Dの研究を発展させるための今後の課題や方向性について考えてみましょう。

1.  **2Dマスク精度のばらつきへの対処:**
    *   どうすれば、SAMのような2D基盤モデルから得られるマスクのノイズや不確実性の影響を軽減できるでしょうか？
    *   複数の視点からのマスク情報をより賢く統合する方法（例: 不確実性の高いマスクをより低い重みで扱う、マスクの一貫性をクロスビューで評価する）が考えられます。
    *   あるいは、マスクを直接蒸留するのではなく、SAMの内部特徴やプロンプティング機構から、よりロバストな情報を活用する方法も探求できるかもしれません。SAMの3D版（例えばSegment Anything in 3D Scenes [48] や Segment Any Mesh [37]）とのより深い融合も可能性の一つです。

2.  **ファインチューニングの高速化または不要化:**
    *   オブジェクトごとのファインチューニングを不要にする、あるいは大幅に高速化する方法を開発することは、実用性を高める上で重要です。
    *   一つのアプローチは、論文の限界で示唆されているように、「パイプラインを利用して大量のパーツデータを自動的に注釈付けし、そのデータセットで汎用的な大規模3Dパーツセグメンテーションモデルを訓練する」ことです。これは、SAMが2Dセグメンテーションデータセットを構築し、より小さなモデルの訓練を可能にしたのと同じ戦略です。
    *   あるいは、Transformerのようなアーキテクチャを用いて、サンプル固有の情報をより効率的に処理し、少量の計算で適応できるようにする「メタラーニング」的なアプローチも考えられます。
    *   スケール条件付きグループ化を、事前学習段階でより深く組み込むことも、ファインチューニングの必要性を減らすかもしれません。

3.  **複雑な形状やアモダルなパーツへの対応:**
    *   現在のセグメンテーションは主に表面の視覚情報と局所的なジオメトリに基づいています。しかし、オブジェクトには内部構造を持つパーツ（例：機械の内部ギア）や、一部が他のパーツによって隠されているアモダルなパーツも存在します。
    *   これらの見えない・隠れているパーツをセグメント化するためには、推論や、異なるデータモダリティ（例：X線のような内部スキャン、CADデータ）との融合が必要になるかもしれません。最近の研究（例: HoloPart [4]）では、アモダルなパーツセグメンテーションが探求されています。
    *   また、非常に細かいテクスチャや複雑な入り組んだ形状を持つオブジェクト（例：装飾品、自然物）に対して、高品質なセグメンテーションを保証する手法の開発も必要です。

4.  **パーツ間の関係性の理解:**
    *   SAMPart3Dはオブジェクトを個別のパーツに分割しますが、これらのパーツがどのように組み合わさってオブジェクト全体を構成しているか、どのような機能的な関係性を持っているか、といった情報は直接的に学習しません。
    *   例えば、「椅子」の「座面」と「脚」は機能的に関連しており、特定の配置関係にあります。このようなパーツ間の関係性や階層構造を理解する能力を持つモデルは、より高度な3D理解タスク（例：組立、分解、機能分析）に応用可能です。PartNet [27] はこのような階層構造のアノテーションを含んでおり、これを活用する方向性も考えられます。Find Any Part in 3D [1] や PARTFIELD [5] のような最近の研究も、パーツ間の関係性や機能性に着目し始めています。

5.  **より挑戦的なデータセットと評価指標:**
    *   PartObjaverse-Tinyは既存データセットより多様ですが、さらなるスケーリング（例：Objaverse-XL [10] 全体）や、より現実世界のノイズが多い3Dスキャンデータ、モーションを持つオブジェクト、非常に複雑なアセンブリなどを包含するベンチマークが必要です。
    *   また、セグメンテーション精度だけでなく、パーツの機能性、可動性、物理的な特性などを考慮した評価指標の開発も、実用的な応用を促進する上で重要になります。

#### Q: 要約で言及されている、"DINOv2特徴はSAM特徴よりも事前学習に適していることが示されました。"について、今一つ内容がわかりません。わかりやすく説明してもらえますか
#### A:

SAMPart3Dの事前学習の目的は、大規模なラベルなし3Dデータ（Objaverseなど）を使って、**3D特徴抽出バックボーン（PTv3-object）**を訓練することです。このバックボーンは、入力された3D点群から、その形状やパーツに関連する高品質な特徴を抽出できるようになる必要があります。

この事前学習では、2Dの画像から得られる特徴を「教師信号」として使います。つまり、3D点群から抽出した特徴が、対応する2D画像から抽出した特徴と似るようにバックボーンを訓練するのです。

ここで、どの2Dモデルの特徴を使うかが問題になります。論文では、DINOv2 [29]とSAM [21]という二つの強力な2D基盤モデルが候補として考えられました。

*   **DINOv2 [29]**: 自己教師あり学習で訓練された2Dビジョンモデルです。大量の画像データから、画像の構造、オブジェクトのパーツ、テクスチャなどに関する豊富な視覚特徴を学習しています。特に、**オブジェクトの全体的な構造や局所的な詳細、そしてある程度のセマンティックな情報**を捉えるのに優れています。テキストプロンプトは不要です。
*   **SAM [21]**: こちらも大量のデータで訓練された2Dセグメンテーションモデルですが、その設計は主に**「プロンプトに基づいて、画像中の特定の領域をセグメント化すること」**に特化しています。SAMの特徴は、セグメンテーションタスクのために最適化されており、与えられたプロンプト（点、ボックスなど）に対して、その領域の内側と外側を区別するような情報を強くエンコードしています。

SAMPart3Dの事前学習の目的は、あくまで**「3Dバックボーンに、様々な3D形状の基本的な特徴を効率的にエンコードさせること」**です。これは、後のパーツセグメンテーションタスクのための「基盤」となる特徴です。

論文の実験結果（セクション4.3、特にFigure 7の定性比較）が示唆しているのは、以下の点です。

*   **DINOv2の特徴を教師として使う場合**: DINOv2は、画像中のオブジェクトの視覚的な構造やパーツに関する情報を比較的詳細に捉えています。この特徴を3D点群に蒸留することで、3Dバックボーンは、3D形状における対応する構造やパーツの手がかりを学習できたと考えられます。つまり、DINOv2の特徴は、3D形状の基本的な「パーツらしさ」や構造を学習させるのに適した教師信号だったということです。Figure 7では、DINOv2の特徴やそれを蒸留したSAMPart3Dのバックボーン特徴が、オブジェクトのパーツ境界に沿って変化する様子が確認できます。
*   **SAMの特徴を教師として使う場合**: SAMの特徴は、セグメンテーションという特定のタスク（領域の内外の区別）のために特化されています。SAMを教師として事前学習を行おうとすると、3Dバックボーンは「特定の領域を区別するための特徴」は学習できるかもしれませんが、3D形状そのものの構造や、様々なパーツを汎用的にエンコードするための情報（例えば、肘や膝といった特定の関節の概念、物体の表面の凹凸といった詳細なジオメトリなど）を十分に学習できなかったと考えられます。Figure 7では、SAMの特徴が、オブジェクトの形状とはあまり関係なく、広範囲で均一になっているように見えます。これは、SAMがセグメンテーションプロンプトに強く依存するため、プロンプトなしでは形状全体の構造を捉えにくいことを示唆しています。

したがって、「DINOv2特徴はSAM特徴よりも事前学習に適している」というのは、**「3Dパーツセグメンテーションのための3Dバックボーンに、汎用的な3D形状の特徴やパーツ構造に関する情報を学習させる」**という目的においては、DINOv2の持つ視覚的な構造や（テキスト非依存な）セマンティック情報が、SAMの持つセグメンテーションタスク特化の特徴よりも、より効果的な教師信号として機能した、ということです。

SAMPart3Dでは、このDINOv2による事前学習を「基礎」として、その後にSAMのマスク情報（これはセグメンテーションタスクそのものの情報）を「サンプル固有のファインチューニング」で利用するという二段階の戦略を取っています。これにより、DINOv2で汎用的な3D特徴の基盤を築きつつ、SAMの詳細なセグメンテーション能力を特定のオブジェクトに適用することを可能にしています。


#### Q: 3D特徴抽出バックボーン の学習には大量のデータと計算リソースが必要とのことですが、具体的にはどの程度必要ですか？計算資源の費用の見積もりは可能ですか？
#### A:

Moonlight: SAMPart3Dの3D特徴抽出バックボーン（PTv3-object）の学習に必要なデータ量と計算リソースについて、論文の記述と一般的な相場から見積もりを試みます。ただし、これはあくまで概算であり、実際の費用はGPUの種類、利用期間、クラウドプロバイダー、リージョンなどによって大きく変動しますので、参考としてお考えください。

**データ量:**

*   論文のセクション3.1および6.1によると、大規模事前学習にはObjaverseデータセットを使用しています。
*   具体的な数としては、セクション6.1で「Objaverseから**200K（20万個）**の高品質オブジェクト」を使用し、アブレーションスタディでは「36kオブジェクト」のサブセットも使用したと記載されています。Objaverse全体では800K以上のオブジェクトがあります [9]。Objaverse-XLに至っては10M+個です [10]。
*   つまり、SAMPart3Dの「大規模」事前学習では、少なくとも**数十万個**オーダーの3Dオブジェクトデータが必要とされます。
*   これらのオブジェクトに対して、学習時には**マルチビューレンダリング**を行います。論文では、学習時（セクション3.1）に「各オブジェクトにつきK異なる視点から画像をレンダリング」し、具体的にはセクション6.1で「各オブジェクトを**36ビュー**でレンダリングし、各イテレーションで6固定ビューと2ランダムビューを使用」と記載されています。
*   したがって、必要なデータは単に3Dオブジェクトの数だけでなく、それらをレンダリングした**膨大な数の2D画像**（数十万オブジェクト × 数ビュー/イテレーション × 学習イテレーション数）と、そこから抽出される**2D特徴データ**も含まれます。

**計算リソース:**

*   論文のセクション6.1によると、大規模事前学習には「**8台のA800 GPU**を使用して**7日間**」かかったと記載されています。
    *   A800はNVIDIAがデータセンター向けに提供する高性能GPUであり、H100やA100に準ずる計算能力を持ちます（帯域幅などが一部制限される場合があります）。
    *   8台のGPUを並列に使用しています。
    *   学習時間は7日間（= 168時間）です。
    *   バッチサイズは32です。

**計算資源の費用の見積もり（概算）:**

現在のクラウドコンピューティングサービスにおける高性能GPU（A100やそれに準ずるA800など）のオンデマンド料金を参考に、概算の費用を試算してみます。料金はプロバイダー（AWS, GCP, Azureなど）やリージョンによって異なりますが、一般的に1時間あたりの単価は以下のようになります。

*   高性能GPU (例: A100, A800): 1時間あたり 数ドル ～ 10ドル以上

仮に、A800 GPU 1台のオンデマンド料金を控えめに見て**1時間あたり5ドル**と仮定します（実際にはもっと高い場合も多いです）。

*   使用したGPU台数: 8台
*   学習時間: 7日間 = 168時間
*   合計GPU時間: 8台 × 168時間 = 1344 GPU時間

概算費用:
1344 GPU時間 × 5ドル/GPU時間 = **6720ドル**

これはGPUそのものの計算リソースにかかる費用です。実際にはこれに加えて、データの保存費用、ネットワーク転送料金、CPUインスタンス料金、プラットフォーム利用料などがかかる場合があります。また、リザーブドインスタンスやスポットインスタンスを利用すれば、オンデマンド料金よりも安くなる可能性はあります。

別の例として、より高性能なNVIDIA H100 GPUの場合、料金はさらに高くなります（1台あたり1時間10ドル〜20ドル以上）。もしH100 8台で同じ学習を行ったと仮定すると、単純計算でも1344 GPU時間 × 15ドル/GPU時間 = 約20,000ドル以上かかる可能性もあります。

**結論:**

*   **データ量**: SAMPart3Dのバックボーン事前学習には、少なくとも数十万個の3Dオブジェクトと、それらをマルチビューレンダリングした膨大な2D画像データが必要です。
*   **計算リソース**: 8台の高性能GPU（A800など）を1週間程度占有できる計算環境が必要です。
*   **費用**: クラウドサービスを利用する場合、GPUの使用料だけでも**数千ドルから数万ドル（またはそれ以上）**かかる可能性があります。これはあくまでGPU実行時間に対する費用であり、データ準備や実験にかかる人件費、その他のインフラ費用を含めると総コストはさらに増加します。