Open Vocabulary 3D Scene Understanding via Geometry Guided Self-Distillation

📄 arXiv: 2407.13362v1 📥 PDF

作者: Pengfei Wang, Yuxi Wang, Shuai Li, Zhaoxiang Zhang, Zhen Lei, Lei Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-18

💡 一句话要点

提出几何引导自蒸馏方法，提升开放词汇3D场景理解性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D场景理解 开放词汇 知识蒸馏 几何引导 自蒸馏 点云处理 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖2D模型的表征能力，忽略了3D数据的几何先验和固有优势，导致性能受限。
  2. 提出几何引导自蒸馏（GGSD）方法，利用几何先验减轻2D噪声，并通过自蒸馏进一步提升3D表征能力。
  3. 实验表明，GGSD方法在室内外数据集上显著优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大规模3D-文本配对数据的稀缺性对开放词汇3D场景理解提出了巨大挑战。因此，利用互联网规模的2D数据，并通过知识蒸馏将其开放词汇能力迁移到3D模型变得流行。然而，现有的基于蒸馏的3D场景理解方法依赖于2D模型的表征能力，忽略了对几何先验的探索以及3D数据提供的固有表征优势。本文提出了一种有效的几何引导自蒸馏（GGSD）方法，从2D预训练模型中学习优越的3D表征。具体来说，我们首先设计了一个几何引导蒸馏模块，从2D模型中提取知识，然后利用3D几何先验来减轻2D模型中固有的噪声，并增强表征学习过程。由于3D表征的优势，蒸馏后的3D学生模型的性能可以显著超过2D教师模型。这促使我们进一步利用自蒸馏来发挥3D数据的表征优势。实验结果表明，我们提出的GGSD方法在室内和室外基准数据集上都优于现有的开放词汇3D场景理解方法。

🔬 方法详解

问题定义：开放词汇3D场景理解任务面临缺乏大规模3D-文本配对数据的挑战。现有方法依赖于将2D模型的知识蒸馏到3D模型，但忽略了3D数据本身蕴含的几何信息和表征优势，导致3D模型性能受限于2D教师模型的能力。

核心思路：本文的核心思路是利用3D数据的几何先验来指导知识蒸馏过程，并进一步通过自蒸馏来提升3D模型的表征能力。通过几何信息来过滤2D教师模型的噪声，并利用3D数据本身的优势来训练更强大的3D模型。

技术框架：GGSD方法包含两个主要阶段：几何引导蒸馏和自蒸馏。在几何引导蒸馏阶段，设计了一个几何引导蒸馏模块，该模块利用3D几何信息来指导从2D模型到3D模型的知识迁移。在自蒸馏阶段，利用训练好的3D模型作为教师模型，进一步提升自身的表征能力。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用3D几何先验来指导知识蒸馏过程，从而减轻2D教师模型中的噪声，并充分利用3D数据的固有优势。与现有方法相比，该方法不再完全依赖于2D教师模型的表征能力，而是能够学习到更优越的3D表征。

关键设计：几何引导蒸馏模块的具体实现方式未知，但可以推测其利用了3D点云的几何信息（例如法向量、曲率等）来选择性地从2D特征中提取信息。自蒸馏阶段可能采用了类似于Mean Teacher或Noisy Student的训练策略，具体损失函数的设计也未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的GGSD方法在室内和室外基准数据集上都取得了显著的性能提升。具体的数据和对比基线未知，但摘要中明确指出GGSD方法优于现有的开放词汇3D场景理解方法，并且提升幅度较大，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实等领域。通过提升3D场景理解能力，可以使机器人在复杂环境中更好地感知和交互，例如在室内环境中识别物体并进行操作，或者在自动驾驶中理解周围环境并做出决策。未来，该技术有望推动智能机器人和自动驾驶等领域的发展。

📄 摘要（原文）

The scarcity of large-scale 3D-text paired data poses a great challenge on open vocabulary 3D scene understanding, and hence it is popular to leverage internet-scale 2D data and transfer their open vocabulary capabilities to 3D models through knowledge distillation. However, the existing distillation-based 3D scene understanding approaches rely on the representation capacity of 2D models, disregarding the exploration of geometric priors and inherent representational advantages offered by 3D data. In this paper, we propose an effective approach, namely Geometry Guided Self-Distillation (GGSD), to learn superior 3D representations from 2D pre-trained models. Specifically, we first design a geometry guided distillation module to distill knowledge from 2D models, and then leverage the 3D geometric priors to alleviate the inherent noise in 2D models and enhance the representation learning process. Due to the advantages of 3D representation, the performance of the distilled 3D student model can significantly surpass that of the 2D teacher model. This motivates us to further leverage the representation advantages of 3D data through self-distillation. As a result, our proposed GGSD approach outperforms the existing open vocabulary 3D scene understanding methods by a large margin, as demonstrated by our experiments on both indoor and outdoor benchmark datasets.