Open-Fusion: Real-time Open-Vocabulary 3D Mapping and Queryable Scene Representation

📄 arXiv: 2310.03923v1 📥 PDF

作者: Kashu Yamazaki, Taisei Hanyu, Khoa Vo, Thang Pham, Minh Tran, Gianfranco Doretto, Anh Nguyen, Ngan Le

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2023-10-05

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Open-Fusion以解决实时开放词汇3D映射问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D映射 开放词汇 视觉-语言模型 实时处理 机器人技术 语义理解 TSDF 无注释分割

📋 核心要点

  1. 现有的3D映射方法往往依赖于预定义概念，限制了其在开放环境中的适用性。
  2. Open-Fusion结合了预训练的视觉-语言模型和TSDF，实现了实时的开放词汇3D映射与场景表示。
  3. 在ScanNet数据集上的实验表明，Open-Fusion在零样本任务中表现优越，提升了3D分割的准确性。

📝 摘要（中文）

精确的3D环境映射在机器人技术中至关重要。现有方法通常依赖于训练期间预定义的概念，或在生成语义地图时耗时较长。本文提出了Open-Fusion，这是一种基于RGB-D数据的实时开放词汇3D映射和可查询场景表示的创新方法。Open-Fusion利用预训练的视觉-语言基础模型（VLFM）进行开放集语义理解，并采用截断符号距离函数（TSDF）进行快速3D场景重建。通过VLFM，我们提取了基于区域的嵌入及其相关的置信度图，并通过增强的匈牙利特征匹配机制将其与TSDF的3D知识相结合。Open-Fusion在无需额外3D训练的情况下，实现了卓越的无注释3D分割。基于ScanNet数据集的基准测试显示，Open-Fusion优于领先的零样本方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D映射方法在开放环境中对预定义概念的依赖，导致的灵活性不足和效率低下的问题。

核心思路：Open-Fusion通过结合视觉-语言基础模型（VLFM）和截断符号距离函数（TSDF），实现了开放词汇的语义理解和快速3D重建，避免了对额外3D训练的需求。

技术框架：该方法的整体架构包括三个主要模块：首先，利用VLFM提取区域嵌入和置信度图；其次，使用TSDF进行3D场景重建；最后，通过增强的匈牙利特征匹配机制将两者结合，实现高效的3D映射。

关键创新：Open-Fusion的主要创新在于其无注释的3D分割能力，能够在开放词汇环境中进行有效的语义理解，显著提升了映射的灵活性和实时性。

关键设计：在实现过程中，采用了增强的匈牙利算法进行特征匹配，确保了区域嵌入与3D知识的有效整合，同时优化了模型的参数设置以提高整体性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ScanNet数据集上的基准测试中，Open-Fusion在零样本任务中表现出色，超越了现有的领先方法，显示出在3D分割任务中显著的性能提升，具体提升幅度未知。这一结果验证了其在开放词汇环境中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

Open-Fusion的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能机器人、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等。其实时的开放词汇3D映射能力将极大提升机器人在复杂环境中的自主导航和理解能力，推动相关技术的进步与应用。未来，该方法可能会在更广泛的场景中得到应用，促进人机交互和智能环境的构建。

📄 摘要（原文）

Precise 3D environmental mapping is pivotal in robotics. Existing methods often rely on predefined concepts during training or are time-intensive when generating semantic maps. This paper presents Open-Fusion, a groundbreaking approach for real-time open-vocabulary 3D mapping and queryable scene representation using RGB-D data. Open-Fusion harnesses the power of a pre-trained vision-language foundation model (VLFM) for open-set semantic comprehension and employs the Truncated Signed Distance Function (TSDF) for swift 3D scene reconstruction. By leveraging the VLFM, we extract region-based embeddings and their associated confidence maps. These are then integrated with 3D knowledge from TSDF using an enhanced Hungarian-based feature-matching mechanism. Notably, Open-Fusion delivers outstanding annotation-free 3D segmentation for open-vocabulary without necessitating additional 3D training. Benchmark tests on the ScanNet dataset against leading zero-shot methods highlight Open-Fusion's superiority. Furthermore, it seamlessly combines the strengths of region-based VLFM and TSDF, facilitating real-time 3D scene comprehension that includes object concepts and open-world semantics. We encourage the readers to view the demos on our project page: https://uark-aicv.github.io/OpenFusion