Towards Foundation Models for 3D Vision: How Close Are We?

📄 arXiv: 2410.10799v2 📥 PDF

作者: Yiming Zuo, Karhan Kayan, Maggie Wang, Kevin Jeon, Jia Deng, Thomas L. Griffiths

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-14 (更新: 2024-12-09)

备注: Accepted to 3DV 2025. Update 12/09/24: Change the benchmark name to UniQA-3D, add link to code

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出UniQA-3D基准测试，评估并提升3D视觉基础模型能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D视觉 基础模型 视觉问答 基准测试 视觉-语言模型 Transformer网络 鲁棒性评估

📋 核心要点

  1. 现有3D视觉模型在理解和推理能力上存在不足，尤其是在鲁棒性和泛化性方面。
  2. 提出UniQA-3D基准测试，旨在全面评估模型在各种3D视觉任务中的表现，并与人类表现进行对比。
  3. 实验结果表明，现有VLM表现不佳，专用模型缺乏鲁棒性，Transformer架构更接近人类3D视觉机制。

📝 摘要（中文）

构建3D视觉基础模型是一个尚未解决的复杂挑战。为了实现这一目标，理解当前模型的3D推理能力以及识别这些模型与人类之间的差距至关重要。因此，我们构建了一个名为UniQA-3D的新的3D视觉理解基准测试。UniQA-3D涵盖了视觉问答（VQA）格式中的基本3D视觉任务。我们评估了最先进的视觉-语言模型（VLMs）、专用模型和人类受试者。结果表明，VLMs通常表现不佳，而专用模型准确但不鲁棒，在几何扰动下会失效。相比之下，人类视觉仍然是最可靠的3D视觉系统。我们进一步证明，与经典计算机视觉方法相比，神经网络更符合人类3D视觉机制，并且基于Transformer的网络（如ViT）比CNN更符合人类3D视觉机制。我们希望我们的研究将有益于未来3D视觉基础模型的开发。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D视觉模型在理解复杂场景和进行精确推理方面存在局限性。尤其是在面对几何扰动或需要结合语言信息进行推理时，模型的性能会显著下降。现有的3D视觉评估方法往往侧重于特定任务，缺乏一个统一的、全面的基准来评估模型的通用3D视觉理解能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个综合性的3D视觉问答基准测试UniQA-3D，通过提出各种与3D场景相关的视觉问题，来评估模型在不同方面的3D视觉理解能力。通过与人类表现进行对比，可以更清晰地了解模型与人类在3D视觉理解方面的差距。

技术框架：UniQA-3D基准测试包含多个3D视觉任务，以视觉问答（VQA）的形式呈现。评估流程包括：1）给定一个3D场景和相关问题；2）模型根据场景和问题生成答案；3）将模型生成的答案与ground truth进行比较，评估模型的准确性。基准测试涵盖了多种类型的3D场景和问题，旨在全面评估模型的3D视觉理解能力。

关键创新：UniQA-3D的关键创新在于其综合性和全面性。它不仅涵盖了多种类型的3D视觉任务，还考虑了不同类型的3D场景和问题。此外，UniQA-3D还提供了与人类表现的对比，这有助于更清晰地了解模型与人类在3D视觉理解方面的差距。

关键设计：UniQA-3D中的问题设计涵盖了多种类型的3D视觉任务，例如：目标识别、空间关系推理、属性预测等。为了评估模型的鲁棒性，基准测试还包含了对3D场景的几何扰动。评估指标包括准确率、召回率和F1分数等。论文还分析了不同类型的模型（例如：VLM、专用模型）在UniQA-3D上的表现，并与人类表现进行了对比。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的视觉-语言模型（VLMs）在UniQA-3D上的表现普遍较差，而专门的3D视觉模型虽然在某些任务上表现良好，但在几何扰动下鲁棒性较差。Transformer架构（如ViT）比CNN更符合人类的3D视觉机制。人类在UniQA-3D上的表现明显优于所有模型，表明当前3D视觉模型与人类的3D视觉理解能力之间仍存在显著差距。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。通过提升3D视觉模型的理解和推理能力，可以使机器人在复杂环境中更好地感知和理解周围的世界，从而实现更安全、更高效的自主行为。未来，该研究还有助于开发更智能的3D视觉辅助工具，帮助人们更好地理解和利用3D数据。

📄 摘要（原文）

Building a foundation model for 3D vision is a complex challenge that remains unsolved. Towards that goal, it is important to understand the 3D reasoning capabilities of current models as well as identify the gaps between these models and humans. Therefore, we construct a new 3D visual understanding benchmark named UniQA-3D. UniQA-3D covers fundamental 3D vision tasks in the Visual Question Answering (VQA) format. We evaluate state-of-the-art Vision-Language Models (VLMs), specialized models, and human subjects on it. Our results show that VLMs generally perform poorly, while the specialized models are accurate but not robust, failing under geometric perturbations. In contrast, human vision continues to be the most reliable 3D visual system. We further demonstrate that neural networks align more closely with human 3D vision mechanisms compared to classical computer vision methods, and Transformer-based networks such as ViT align more closely with human 3D vision mechanisms than CNNs. We hope our study will benefit the future development of foundation models for 3D vision. Code is available at https://github.com/princeton-vl/UniQA-3D .