FoundObj: 自监督基础模型作为无标签3D目标分割的奖励

Zihui Zhang, Zhixuan Sun, Yafei Yang, Jinxi Li, Jiahao Chen, Bo Yang

2026

摘要

本文提出FoundObj框架，利用自监督2D/3D基础模型的语义和几何先验作为奖励，通过强化学习引导超点代理逐步合并相邻超点，实现无需场景级标注的3D多类目标分割。该方法在零样本和长尾场景中表现出强泛化能力，优于现有基线。

3D object segmentationself-supervised learningfoundation modelsreinforcement learningpoint cloud

MANIPULATION

📊 0 引用

Yong Tao, Donghua Tan, Fan Ren 等 9 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

PERCEPTION

📊 0 引用

Yanrun Zhou, Zihao Lei, Guangrui Wen 等 7 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

LEARNING

📊 0 引用

Xiwei Wu, Wei Wu, Qiqi Chen 等 9 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026

PERCEPTION

📊 0 引用

Simon Duenser, Ivo Aschwanden, Raamadaas Krishnadas 等 5 位作者

Robotics and Computer-Integrated Manufacturing · 2026