EmbodiedScan: A Holistic Multi-Modal 3D Perception Suite Towards Embodied AI

📄 arXiv: 2312.16170v1 📥 PDF

作者: Tai Wang, Xiaohan Mao, Chenming Zhu, Runsen Xu, Ruiyuan Lyu, Peisen Li, Xiao Chen, Wenwei Zhang, Kai Chen, Tianfan Xue, Xihui Liu, Cewu Lu, Dahua Lin, Jiangmiao Pang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2023-12-26

备注: A multi-modal, ego-centric 3D perception dataset and benchmark for holistic 3D scene understanding. Project page: http://tai-wang.github.io/embodiedscan

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

EmbodiedScan：面向具身智能的整体多模态3D感知数据集与基准

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身智能 3D感知 多模态学习 RGB-D 语言引导

📋 核心要点

  1. 现有研究侧重于全局视角的场景级输入和输出设置，缺乏对具身智能体第一人称视角3D场景理解的关注。
  2. EmbodiedScan提供大规模多模态数据，包含RGB-D视图、语言提示、3D框和语义占据，用于训练和评估具身智能体的3D感知能力。
  3. 提出的Embodied Perceptron框架能够处理多模态输入，并在3D感知和语言引导任务上表现出色，为后续研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

本文提出了EmbodiedScan，一个多模态、以自我为中心的3D感知数据集和基准，旨在实现整体3D场景理解。该数据集包含超过5000个扫描场景，涵盖100万个以自我为中心的RGB-D视图、100万个语言提示、超过16万个3D定向框（覆盖超过760个类别，部分与LVIS对齐）以及具有80个常见类别的密集语义占据。此外，本文还提出了一个名为Embodied Perceptron的基线框架，该框架能够处理任意数量的多模态输入，并在基础3D感知任务和语言引导任务的基准测试中以及在实际应用中展示了卓越的3D感知能力。代码、数据集和基准可在https://github.com/OpenRobotLab/EmbodiedScan获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在3D场景理解方面，更多关注全局视角和场景级别的输入输出，忽略了具身智能体在第一人称视角下进行3D场景理解的需求。这导致智能体难以根据自身观察到的信息进行环境探索和执行人类指令。因此，需要一个能够支持多模态输入，并能进行细粒度3D场景理解的数据集和基准。

核心思路：本文的核心思路是构建一个大规模、多模态、以自我为中心的3D感知数据集EmbodiedScan，并基于此数据集提出一个基线框架Embodied Perceptron。通过提供丰富的RGB-D视图、语言提示、3D框和语义占据信息，EmbodiedScan旨在促进具身智能体在第一人称视角下的3D场景理解能力。

技术框架：Embodied Perceptron框架能够处理任意数量的多模态输入，例如RGB-D图像和语言提示。该框架的具体架构细节在论文中没有详细描述，但可以推断其包含特征提取模块，用于从不同模态的数据中提取特征；融合模块，用于将不同模态的特征进行融合；以及预测模块，用于根据融合后的特征进行3D场景理解任务，例如3D目标检测和语义分割。

关键创新：EmbodiedScan数据集的创新之处在于其多模态和以自我为中心的特性。与传统的3D场景数据集相比，EmbodiedScan更关注具身智能体在实际环境中遇到的问题，例如视角变化、遮挡和噪声。此外，EmbodiedScan还提供了丰富的语言提示信息，这使得智能体能够更好地理解人类指令并与环境进行交互。

关键设计：EmbodiedScan数据集包含超过5000个扫描场景，涵盖100万个以自我为中心的RGB-D视图、100万个语言提示、超过16万个3D定向框（覆盖超过760个类别，部分与LVIS对齐）以及具有80个常见类别的密集语义占据。数据集的构建过程和标注细节在论文中没有详细描述，但可以推断其采用了人工标注和自动标注相结合的方法。

📊 实验亮点

Embodied Perceptron在EmbodiedScan数据集上进行了评估，并在基础3D感知任务和语言引导任务上取得了显著的性能。具体性能数据和对比基线在论文中没有详细给出，但作者强调该框架在两个系列的基准测试中以及在实际应用中都展示了卓越的3D感知能力。这表明EmbodiedScan数据集和Embodied Perceptron框架为具身智能体的3D感知研究提供了一个有力的工具。

🎯 应用场景

EmbodiedScan数据集和Embodied Perceptron框架可应用于机器人导航、物体抓取、人机交互等领域。通过提升具身智能体在第一人称视角下的3D场景理解能力，可以使机器人更好地理解环境、执行任务并与人类进行自然交互。该研究对推动具身智能的发展具有重要意义。

📄 摘要（原文）

In the realm of computer vision and robotics, embodied agents are expected to explore their environment and carry out human instructions. This necessitates the ability to fully understand 3D scenes given their first-person observations and contextualize them into language for interaction. However, traditional research focuses more on scene-level input and output setups from a global view. To address the gap, we introduce EmbodiedScan, a multi-modal, ego-centric 3D perception dataset and benchmark for holistic 3D scene understanding. It encompasses over 5k scans encapsulating 1M ego-centric RGB-D views, 1M language prompts, 160k 3D-oriented boxes spanning over 760 categories, some of which partially align with LVIS, and dense semantic occupancy with 80 common categories. Building upon this database, we introduce a baseline framework named Embodied Perceptron. It is capable of processing an arbitrary number of multi-modal inputs and demonstrates remarkable 3D perception capabilities, both within the two series of benchmarks we set up, i.e., fundamental 3D perception tasks and language-grounded tasks, and in the wild. Codes, datasets, and benchmarks will be available at https://github.com/OpenRobotLab/EmbodiedScan.