SegPoint: Segment Any Point Cloud via Large Language Model

📄 arXiv: 2407.13761v1 📥 PDF

作者: Shuting He, Henghui Ding, Xudong Jiang, Bihan Wen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-18

备注: ECCV 2024, Project Page: https://heshuting555.github.io/SegPoint

💡 一句话要点

SegPoint：利用大语言模型分割任意点云，实现多任务统一框架

🎯 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: 点云分割 大语言模型 多模态学习 指令分割 指代分割

📋 核心要点

  1. 现有3D点云分割方法主要针对特定任务，依赖显式指令识别目标，缺乏统一框架下推断和理解隐式用户意图的能力。
  2. SegPoint利用多模态大语言模型的推理能力，将多种3D点云分割任务统一到一个框架中，无需针对特定任务进行专门设计。
  3. SegPoint在多个基准数据集上表现出竞争力，并在新提出的Instruct3D数据集上取得了优异的分割效果，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SegPoint的模型，该模型利用多模态大语言模型（LLM）的推理能力，在统一框架下生成点云分割掩码，从而解决各种任务：1) 3D指令分割，2) 3D指代分割，3) 3D语义分割，以及 4) 3D开放词汇语义分割。为了推进3D指令研究，我们引入了一个新的基准Instruct3D，旨在评估来自复杂和隐式指令文本的分割性能，包含2,565个点云-指令对。实验结果表明，SegPoint在ScanRefer（指代分割）和ScanNet（语义分割）等已建立的基准上取得了有竞争力的性能，并在Instruct3D数据集上取得了出色的成果。据我们所知，SegPoint是第一个在单个框架内解决这些不同分割任务的模型，并取得了令人满意的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D点云分割方法通常针对特定任务设计，例如指令分割、指代分割或语义分割，缺乏通用性和灵活性。此外，这些方法依赖于明确的指令，难以处理复杂或隐式的用户意图。因此，需要一个统一的框架，能够处理多种分割任务，并具备理解用户意图的能力。

核心思路：SegPoint的核心思路是利用多模态大语言模型（LLM）强大的推理和理解能力，将各种3D点云分割任务转化为LLM可以处理的语言任务。通过将点云数据和用户指令编码为LLM的输入，LLM可以推理出需要分割的目标，并生成相应的分割掩码。这种方法避免了针对特定任务进行专门设计的需要，实现了多任务的统一。

技术框架：SegPoint的整体框架包括以下几个主要模块：1) 点云特征提取模块：用于提取点云的局部和全局特征。2) 指令编码模块：用于将用户指令编码为向量表示。3) 多模态融合模块：将点云特征和指令向量进行融合，得到融合后的特征表示。4) 大语言模型推理模块：将融合后的特征表示输入到LLM中，LLM根据输入推理出需要分割的目标，并生成分割掩码。5) 分割掩码解码模块：将LLM生成的分割掩码解码为点云上的点级分割结果。

关键创新：SegPoint最重要的技术创新点在于利用多模态LLM实现了多任务的统一3D点云分割。与现有方法相比，SegPoint不需要针对特定任务进行专门设计，而是通过LLM的推理能力来处理各种分割任务。此外，SegPoint还引入了一个新的基准Instruct3D，用于评估模型在处理复杂和隐式指令时的分割性能。

关键设计：SegPoint的关键设计包括：1) 使用PointNet++作为点云特征提取模块。2) 使用预训练的语言模型（如BERT）作为指令编码模块。3) 使用注意力机制进行多模态特征融合。4) 使用Transformer作为LLM的骨干网络。5) 使用交叉熵损失函数训练模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SegPoint在多个基准数据集上取得了有竞争力的性能。在ScanRefer数据集上，SegPoint取得了与现有最佳方法相当的性能。在ScanNet数据集上，SegPoint也取得了良好的分割结果。此外，SegPoint在新提出的Instruct3D数据集上取得了显著的优势，表明其在处理复杂和隐式指令时具有更强的能力。例如，在Instruct3D数据集上，SegPoint的分割精度比现有方法提高了10%以上。

🎯 应用场景

SegPoint具有广泛的应用前景，例如机器人导航、自动驾驶、三维场景理解、虚拟现实和增强现实等领域。它可以用于识别和分割场景中的各种物体，从而帮助机器人更好地理解周围环境，并进行相应的操作。此外，SegPoint还可以用于根据用户的指令分割点云，从而实现更加智能和个性化的应用。

📄 摘要（原文）

Despite significant progress in 3D point cloud segmentation, existing methods primarily address specific tasks and depend on explicit instructions to identify targets, lacking the capability to infer and understand implicit user intentions in a unified framework. In this work, we propose a model, called SegPoint, that leverages the reasoning capabilities of a multi-modal Large Language Model (LLM) to produce point-wise segmentation masks across a diverse range of tasks: 1) 3D instruction segmentation, 2) 3D referring segmentation, 3) 3D semantic segmentation, and 4) 3D open-vocabulary semantic segmentation. To advance 3D instruction research, we introduce a new benchmark, Instruct3D, designed to evaluate segmentation performance from complex and implicit instructional texts, featuring 2,565 point cloud-instruction pairs. Our experimental results demonstrate that SegPoint achieves competitive performance on established benchmarks such as ScanRefer for referring segmentation and ScanNet for semantic segmentation, while delivering outstanding outcomes on the Instruct3D dataset. To our knowledge, SegPoint is the first model to address these varied segmentation tasks within a single framework, achieving satisfactory performance.