OpenSU3D: Open World 3D Scene Understanding using Foundation Models

📄 arXiv: 2407.14279v2 📥 PDF

作者: Rafay Mohiuddin, Sai Manoj Prakhya, Fiona Collins, Ziyuan Liu, André Borrmann

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-19 (更新: 2024-09-15)

备注: Project Page: https://opensu3d.github.io/

💡 一句话要点

OpenSU3D：利用基础模型构建开放世界三维场景理解

🎯 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: 三维场景理解 开放世界 基础模型 实例分割 特征融合

📋 核心要点

  1. 现有三维场景理解方法依赖预构建场景，且逐点特征学习导致可扩展性差，难以应对复杂查询。
  2. OpenSU3D利用2D基础模型增量构建实例级3D场景表示，有效聚合掩码、特征向量等实例细节。
  3. 实验表明，该方法在ScanNet和Replica数据集上实现了零样本泛化，超越了现有技术水平。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖且可扩展的方法，用于构建开放集、实例级别的三维场景表示，从而推进对三维环境的开放世界理解。现有方法需要预先构建的三维场景，并且由于逐点特征向量学习而面临可扩展性问题，限制了它们在复杂查询中的有效性。我们的方法通过使用二维基础模型增量构建实例级别的三维场景表示来克服这些限制，有效地聚合实例级别的细节，例如掩码、特征向量、名称和标题。我们引入了特征向量的融合方案，以增强其上下文知识和在复杂查询中的性能。此外，我们探索了大型语言模型，用于稳健的自动标注和空间推理任务。我们在来自ScanNet和Replica数据集的多个场景上评估了我们提出的方法，展示了零样本泛化能力，超过了当前最先进的开放世界三维场景理解方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有三维场景理解方法主要痛点在于：一是需要预先构建完整的三维场景，无法处理开放世界中不断变化和新增的物体；二是依赖于逐点特征向量学习，计算复杂度高，难以扩展到大规模场景和复杂查询。这限制了其在实际应用中的灵活性和效率。

核心思路：OpenSU3D的核心思路是利用预训练的二维基础模型（例如，视觉Transformer和大型语言模型）的强大能力，将二维图像信息转化为三维场景的实例级表示。通过增量式地构建场景，避免了对预构建完整三维模型的依赖，并利用2D模型的泛化能力实现开放世界的理解。

技术框架：OpenSU3D的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 2D感知：利用2D基础模型（如Mask R-CNN, CLIP）对多视角图像进行分割、特征提取和语义标注，获得每个实例的掩码、特征向量、名称和描述等信息。2) 3D重建：将2D信息投影到3D空间，并利用SLAM或SfM等技术重建三维场景。3) 实例级融合：将来自不同视角的实例信息进行融合，包括特征向量融合和语义信息融合，以提高实例表示的准确性和鲁棒性。4) 场景理解：利用大型语言模型进行空间推理和场景理解，例如，回答关于场景中物体关系的问题。

关键创新：OpenSU3D的关键创新在于：1) 基于2D基础模型的增量式3D场景构建：避免了对预构建完整三维模型的依赖，提高了可扩展性和灵活性。2) 实例级特征融合：通过融合来自不同视角的特征向量，增强了实例表示的上下文知识和鲁棒性。3) 利用大型语言模型进行空间推理：实现了对场景的更高级别的理解和推理能力。

关键设计：在特征融合方面，论文探索了不同的融合方案，例如，平均池化、最大池化和注意力机制等。在损失函数方面，可以使用对比损失或三元组损失来学习更好的特征表示。在网络结构方面，可以采用Transformer或GNN等模型来建模实例之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

OpenSU3D在ScanNet和Replica数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在开放世界三维场景理解方面取得了显著的性能提升，超越了当前最先进的方法。尤其是在零样本泛化能力方面，OpenSU3D能够很好地处理未见过的物体和场景，展示了其强大的泛化能力。

🎯 应用场景

OpenSU3D在机器人导航、增强现实、虚拟现实、智能家居、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人更好地理解周围环境，实现更智能的导航和交互。在AR/VR中，可以提供更逼真的场景体验。在智能家居中，可以实现更智能的设备控制和场景管理。在自动驾驶中，可以提高对复杂交通场景的理解和决策能力。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present a novel, scalable approach for constructing open set, instance-level 3D scene representations, advancing open world understanding of 3D environments. Existing methods require pre-constructed 3D scenes and face scalability issues due to per-point feature vector learning, limiting their efficacy with complex queries. Our method overcomes these limitations by incrementally building instance-level 3D scene representations using 2D foundation models, efficiently aggregating instance-level details such as masks, feature vectors, names, and captions. We introduce fusion schemes for feature vectors to enhance their contextual knowledge and performance on complex queries. Additionally, we explore large language models for robust automatic annotation and spatial reasoning tasks. We evaluate our proposed approach on multiple scenes from ScanNet and Replica datasets demonstrating zero-shot generalization capabilities, exceeding current state-of-the-art methods in open world 3D scene understanding.