Lexicon3D: Probing Visual Foundation Models for Complex 3D Scene Understanding

📄 arXiv: 2409.03757v3 📥 PDF

作者: Yunze Man, Shuhong Zheng, Zhipeng Bao, Martial Hebert, Liang-Yan Gui, Yu-Xiong Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-09-05 (更新: 2025-05-08)

备注: NeurIPS 2024. Project page: https://yunzeman.github.io/lexicon3d Github: https://github.com/YunzeMan/Lexicon3D

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Lexicon3D：探究视觉基础模型在复杂3D场景理解中的能力与局限性

🎯 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 视觉基础模型 场景编码 视觉-语言推理 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有3D场景理解方法缺乏对不同场景下最优编码策略的深入研究，尤其与图像领域相比。
  2. Lexicon3D通过系统性地评估多种视觉基础模型，揭示了它们在不同3D场景理解任务中的优劣。
  3. 实验结果表明，DINOv2表现优异，视频模型擅长对象级任务，扩散模型利于几何任务，语言模型在语言任务中存在局限。

📝 摘要（中文）

复杂3D场景理解日益受到关注，场景编码策略在其中起着关键作用。然而，与基于图像的方法相比，针对不同场景的最佳场景编码策略仍不明确。为了解决这个问题，我们提出了一项全面的研究，旨在探究各种视觉编码模型在3D场景理解中的能力，并识别每个模型在不同场景中的优势和局限性。我们的评估涵盖了七种视觉基础编码器，包括基于图像、基于视频和3D的基础模型。我们在四个任务中评估这些模型：视觉-语言场景推理、视觉定位、分割和配准，每个任务都侧重于场景理解的不同方面。我们的评估产生了关键发现：DINOv2表现出卓越的性能，视频模型在对象级别任务中表现出色，扩散模型有利于几何任务，而语言预训练模型在语言相关任务中表现出意想不到的局限性。这些见解挑战了一些传统的理解，为利用视觉基础模型提供了新的视角，并强调了未来视觉-语言和场景理解任务中需要更灵活的编码器选择。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D场景理解方法在选择合适的视觉编码模型时缺乏指导，不同模型在不同任务上的表现差异很大，导致难以针对特定场景选择最优方案。现有方法通常直接沿用图像领域的经验，忽略了3D数据的特殊性，限制了性能提升。

核心思路：该论文的核心思路是通过对多种视觉基础模型在不同3D场景理解任务上的性能进行全面评估，从而揭示它们的优势和局限性。通过对比分析，为未来的3D场景理解任务提供更明智的编码器选择策略，并指导模型改进方向。

技术框架：Lexicon3D的评估框架主要包含以下几个部分：1) 选择七种具有代表性的视觉基础模型，包括图像、视频和3D模型；2) 设计四个不同的3D场景理解任务，涵盖视觉-语言场景推理、视觉定位、分割和配准；3) 在标准数据集上对每个模型在不同任务上的性能进行评估；4) 对实验结果进行深入分析，总结不同模型的优势和局限性。

关键创新：该论文的关键创新在于首次对多种视觉基础模型在3D场景理解任务上进行了系统性的对比评估。以往的研究通常只关注单个模型或特定任务，缺乏对不同模型之间性能差异的全面了解。该研究的发现挑战了一些传统的认知，例如语言预训练模型在语言相关任务中的局限性，为未来的研究提供了新的视角。

关键设计：在实验设计方面，论文精心选择了具有代表性的视觉基础模型和3D场景理解任务，确保评估结果的可靠性和泛化性。在评估指标方面，论文采用了常用的性能指标，例如准确率、召回率和IoU等，以便与其他研究进行比较。此外，论文还对实验结果进行了深入的分析，例如通过可视化等手段来解释不同模型的性能差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DINOv2在多个任务中表现出卓越的性能，超过了其他视觉基础模型。视频模型在对象级别任务（如视觉定位）中表现出色，而扩散模型则有利于几何任务（如配准）。令人惊讶的是，语言预训练模型在语言相关任务中表现出意想不到的局限性。这些发现挑战了一些传统的认知，并为未来的研究提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实、虚拟现实等领域。通过选择合适的视觉编码模型，可以提高3D场景理解的准确性和效率，从而提升相关应用的用户体验和性能。未来的研究可以基于该研究的发现，开发更高效、更鲁棒的3D场景理解算法。

📄 摘要（原文）

Complex 3D scene understanding has gained increasing attention, with scene encoding strategies playing a crucial role in this success. However, the optimal scene encoding strategies for various scenarios remain unclear, particularly compared to their image-based counterparts. To address this issue, we present a comprehensive study that probes various visual encoding models for 3D scene understanding, identifying the strengths and limitations of each model across different scenarios. Our evaluation spans seven vision foundation encoders, including image-based, video-based, and 3D foundation models. We evaluate these models in four tasks: Vision-Language Scene Reasoning, Visual Grounding, Segmentation, and Registration, each focusing on different aspects of scene understanding. Our evaluations yield key findings: DINOv2 demonstrates superior performance, video models excel in object-level tasks, diffusion models benefit geometric tasks, and language-pretrained models show unexpected limitations in language-related tasks. These insights challenge some conventional understandings, provide novel perspectives on leveraging visual foundation models, and highlight the need for more flexible encoder selection in future vision-language and scene-understanding tasks. Code: https://github.com/YunzeMan/Lexicon3D