GOI: Find 3D Gaussians of Interest with an Optimizable Open-vocabulary Semantic-space Hyperplane

📄 arXiv: 2405.17596v2 📥 PDF

作者: Yansong Qu, Shaohui Dai, Xinyang Li, Jianghang Lin, Liujuan Cao, Shengchuan Zhang, Rongrong Ji

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-27 (更新: 2024-07-27)

备注: Our project page is available at https://quyans.github.io/GOI-Hyperplane/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

GOI：利用可优化的语义空间超平面寻找3D高斯兴趣点，实现开放词汇场景理解。

🎯 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: 3D场景理解 开放词汇 高斯溅射 语义分割 超平面优化

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖固定阈值进行语义特征选择，难以精确识别目标区域，导致开放词汇查询精度不足。
  2. GOI通过可优化的语义空间超平面划分特征空间，仅保留与查询相关的特征，从而实现更精确的目标定位。
  3. 实验结果表明，GOI显著优于现有方法，提升了开放词汇查询的准确性，实现了更精确的3D高斯点定位。

📝 摘要（中文）

本文提出GOI框架，用于3D开放词汇场景理解，旨在根据自然语言指令解释和定位3D空间中的特定区域，这对于增强现实和机器人应用至关重要。GOI将2D视觉-语言基础模型的语义特征集成到3D高斯溅射(3DGS)中，并使用可优化的语义空间超平面识别3D高斯兴趣点。该方法包含一种高效的压缩方法，利用场景先验将噪声高维语义特征压缩为紧凑的低维向量，然后将其嵌入到3DGS中。在开放词汇查询过程中，与依赖手动设置的固定经验阈值来选择区域的现有方法不同，GOI将特征选择过程视为特征空间中的超平面划分，仅保留与查询高度相关的特征。利用现成的2D指代表达式分割(RES)模型来微调语义空间超平面，从而更精确地区分目标区域和其他区域。这种微调显著提高了开放词汇查询的准确性，确保了相关3D高斯点的精确定位。大量实验表明，GOI优于先前的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D开放词汇场景理解方法，在根据自然语言指令定位3D空间特定区域时，依赖于手动设置的固定经验阈值来选择语义特征。这种方法缺乏通用性，难以准确区分目标区域和背景，导致定位精度不高。因此，需要一种更精确、更自适应的方法来选择与查询相关的3D高斯特征。

核心思路：GOI的核心思路是将特征选择过程视为语义特征空间中的超平面划分问题。通过学习一个可优化的超平面，将特征空间划分为与查询相关的区域和不相关的区域，从而更精确地选择与查询相关的3D高斯特征。这种方法避免了手动设置阈值，能够自适应地根据查询内容调整选择策略。

技术框架：GOI框架主要包含以下几个阶段：1) 将2D视觉-语言基础模型的语义特征集成到3D高斯溅射(3DGS)中，得到带有语义信息的3D场景表示。2) 利用场景先验知识，通过高效的压缩方法将高维语义特征压缩为低维向量，减少计算量。3) 使用可优化的语义空间超平面进行特征选择，保留与查询相关的3D高斯特征。4) 利用2D指代表达式分割(RES)模型微调超平面参数，提高选择精度。

关键创新：GOI的关键创新在于使用可优化的语义空间超平面进行特征选择，取代了传统的手动设置阈值的方法。这种方法能够自适应地根据查询内容调整选择策略，更精确地区分目标区域和背景，从而提高定位精度。此外，利用2D RES模型进行超平面微调，进一步提升了选择精度。

关键设计：GOI的关键设计包括：1) 使用场景先验知识进行特征压缩，降低计算复杂度。2) 将特征选择问题建模为超平面划分问题，并设计相应的优化目标。3) 利用2D RES模型提供的监督信息，微调超平面参数，提高选择精度。具体来说，超平面的参数可以通过最小化预测分割结果与RES模型输出之间的差异来优化。损失函数可以设计为交叉熵损失或Dice损失等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GOI通过可优化的语义空间超平面进行特征选择，显著提高了3D开放词汇场景理解的精度。实验结果表明，GOI在多个数据集上优于现有方法，实现了state-of-the-art的性能。具体提升幅度未知，但摘要强调了“显著提高”和“优于先前的最先进方法”。

🎯 应用场景

GOI在增强现实、机器人导航、智能家居等领域具有广泛的应用前景。例如，在AR游戏中，用户可以通过自然语言指令与虚拟场景进行交互；在机器人导航中，机器人可以根据指令找到特定的物体或地点；在智能家居中，用户可以通过语音控制家电设备。

📄 摘要（原文）

3D open-vocabulary scene understanding, crucial for advancing augmented reality and robotic applications, involves interpreting and locating specific regions within a 3D space as directed by natural language instructions. To this end, we introduce GOI, a framework that integrates semantic features from 2D vision-language foundation models into 3D Gaussian Splatting (3DGS) and identifies 3D Gaussians of Interest using an Optimizable Semantic-space Hyperplane. Our approach includes an efficient compression method that utilizes scene priors to condense noisy high-dimensional semantic features into compact low-dimensional vectors, which are subsequently embedded in 3DGS. During the open-vocabulary querying process, we adopt a distinct approach compared to existing methods, which depend on a manually set fixed empirical threshold to select regions based on their semantic feature distance to the query text embedding. This traditional approach often lacks universal accuracy, leading to challenges in precisely identifying specific target areas. Instead, our method treats the feature selection process as a hyperplane division within the feature space, retaining only those features that are highly relevant to the query. We leverage off-the-shelf 2D Referring Expression Segmentation (RES) models to fine-tune the semantic-space hyperplane, enabling a more precise distinction between target regions and others. This fine-tuning substantially improves the accuracy of open-vocabulary queries, ensuring the precise localization of pertinent 3D Gaussians. Extensive experiments demonstrate GOI's superiority over previous state-of-the-art methods. Our project page is available at https://quyans.github.io/GOI-Hyperplane/ .