MeshFM: 3D 형상 이해를 위해 필요한 것은 오직 2D 특징(2D Features)뿐이다

요약

MeshFM은 2D 시각적 파운데이션 모델의 특징을 3D로 증류하여 3D 주석 없이도 풍부한 특징을 추출하는 피드포워드 프레임워크입니다. 최적화 과정 없이 3D 특징을 직접 예측하며, 다양한 3D 다운스트림 태스크에서 뛰어난 성능을 입증했습니다.

핵심 포인트

• 3D 주석 없이 2D 특징만으로 3D 특징 필드 학습 가능
• 추론 시 별도의 최적화가 필요 없는 효율적인 피드포워드 방식
• 부분 분할, 밀집 대응, 메쉬 변형 등 다양한 태스크에 즉시 적용 가능
• 3D 지도 학습 방식과 대등한 성능 및 극단적 회전에 대한 견고함 확보