GOV-NeSF: Generalizable Open-Vocabulary Neural Semantic Fields

📄 arXiv: 2404.00931v1 📥 PDF

作者: Yunsong Wang, Hanlin Chen, Gim Hee Lee

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-01

💡 一句话要点

提出GOV-NeSF以解决开放词汇3D场景理解的泛化问题

🎯 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: 开放词汇 3D场景理解 神经语义场 多视角融合 跨视角注意机制 语义分割 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有方法在开放词汇3D场景理解中泛化能力不足，受到框架设计和数据依赖的限制。
  2. 本文提出GOV-NeSF，通过成本体积聚合几何特征，并利用跨视角注意机制进行多视角特征融合。
  3. GOV-NeSF在2D和3D开放词汇语义分割中实现了最先进的性能，且无需真实标签或深度先验，具备良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

近年来，视觉-语言基础模型的进展显著提升了开放词汇的3D场景理解能力。然而，现有方法的泛化能力受到框架设计和对3D数据依赖的限制。为了解决这一问题，本文提出了通用开放词汇神经语义场（GOV-NeSF），一种提供开放词汇语义的3D场景隐式表示的新方法。我们通过成本体积聚合几何感知特征，并提出了多视角联合融合模块，通过跨视角注意机制聚合多视角特征，有效预测颜色和开放词汇特征的视角特定混合权重。值得注意的是，GOV-NeSF在2D和3D开放词汇语义分割中表现出最先进的性能，消除了对真实语义标签或深度先验的需求，并能在不同场景和数据集间有效泛化，无需微调。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有开放词汇3D场景理解方法的泛化能力不足问题，现有方法通常依赖于特定的3D数据和框架设计，限制了其在不同场景中的应用。

核心思路：GOV-NeSF通过引入隐式表示和多视角特征融合，旨在实现对开放词汇语义的有效理解，减少对真实标签和深度信息的依赖。

技术框架：该方法的整体架构包括成本体积模块和多视角联合融合模块。成本体积用于聚合几何特征，而多视角联合融合模块则通过跨视角注意机制整合来自不同视角的特征。

关键创新：GOV-NeSF的主要创新在于其跨视角注意机制和视角特定混合权重的预测能力，这使得模型能够在没有真实标签的情况下进行有效的语义分割，显著提升了泛化能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化视角特定的特征融合，同时在网络结构上引入了多视角特征的聚合策略，以增强模型对复杂场景的理解能力。

📊 实验亮点

在实验中，GOV-NeSF在2D和3D开放词汇语义分割任务中表现出色，超越了现有的基线方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），展示了其在不同场景和数据集上的强泛化能力。

🎯 应用场景

GOV-NeSF的研究成果在自动驾驶、机器人导航和虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过实现开放词汇的3D场景理解，该方法能够提高智能系统在复杂环境中的决策能力和适应性，推动相关技术的进步与发展。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in vision-language foundation models have significantly enhanced open-vocabulary 3D scene understanding. However, the generalizability of existing methods is constrained due to their framework designs and their reliance on 3D data. We address this limitation by introducing Generalizable Open-Vocabulary Neural Semantic Fields (GOV-NeSF), a novel approach offering a generalizable implicit representation of 3D scenes with open-vocabulary semantics. We aggregate the geometry-aware features using a cost volume, and propose a Multi-view Joint Fusion module to aggregate multi-view features through a cross-view attention mechanism, which effectively predicts view-specific blending weights for both colors and open-vocabulary features. Remarkably, our GOV-NeSF exhibits state-of-the-art performance in both 2D and 3D open-vocabulary semantic segmentation, eliminating the need for ground truth semantic labels or depth priors, and effectively generalize across scenes and datasets without fine-tuning.