ARKit LabelMaker: A New Scale for Indoor 3D Scene Understanding

📄 arXiv: 2410.13924v2 📥 PDF

作者: Guangda Ji, Silvan Weder, Francis Engelmann, Marc Pollefeys, Hermann Blum

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-10-17 (更新: 2025-03-20)

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

ARKit LabelMaker：构建大规模室内3D场景理解数据集，提升语义分割性能

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D语义分割 大规模数据集 室内场景理解 自动标注 ARKit 深度学习 长尾分布

📋 核心要点

  1. 神经网络的性能随模型大小和数据量而扩展，但3D视觉领域缺乏足够大的训练数据，限制了Transformer等模型的潜力。
  2. 论文提出了ARKit LabelMaker，一个大规模的室内3D场景数据集，通过扩展LabelMaker流程自动生成密集的语义标注，用于大规模预训练。
  3. 在ARKit LabelMaker数据集上训练的模型，在ScanNet和ScanNet200等基准测试中，实现了最先进的3D语义分割性能，尤其在尾部类别上提升显著。

📝 摘要（中文）

本文介绍了ARKit LabelMaker，一个大规模的真实世界3D数据集，具有密集的语义标注，其规模是之前最大数据集的三倍以上。具体来说，本文扩展了ARKitScenes，并使用扩展的LabelMaker流程自动生成密集的3D标签，专门为大规模预训练定制。在本文数据集上进行训练可以提高各种架构的准确性，在ScanNet和ScanNet200上实现了最先进的3D语义分割分数，并在尾部类别上取得了显著的收益。代码可在https://labelmaker.org 获得，数据集可在https://huggingface.co/datasets/labelmaker/arkit_labelmaker 获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3D语义分割方法受限于训练数据的规模和质量。虽然已经存在一些3D数据集，但它们的规模相对较小，标注也可能不够密集和准确，这限制了神经网络模型的性能，尤其是在处理长尾分布的类别时。

核心思路：论文的核心思路是利用ARKitScenes数据，并扩展LabelMaker流程，自动生成大规模、高质量的3D语义标注。通过这种方式，可以有效地扩充训练数据，从而提升3D语义分割模型的性能。这种自动标注方法降低了人工标注的成本和时间，使得构建更大规模的数据集成为可能。

技术框架：整体流程包括以下几个主要步骤：1) 使用ARKitScenes获取原始3D场景数据；2) 利用扩展的LabelMaker流程，对场景进行自动语义标注；3) 对标注数据进行清洗和验证，确保数据质量；4) 使用标注后的数据训练3D语义分割模型；5) 在ScanNet和ScanNet200等基准测试集上评估模型性能。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个大规模的、自动标注的3D语义分割数据集。与现有方法相比，该方法能够以更低的成本和更高的效率生成高质量的3D语义标注，从而为3D视觉领域的研究提供了更强大的数据支持。此外，针对大规模数据集，该论文可能在数据处理和模型训练方面进行了一些优化。

关键设计：关于LabelMaker流程的具体扩展细节，论文中可能包含了一些关键的设计。例如，自动标注算法的具体实现，如何处理噪声和不确定性，以及如何保证标注的一致性和准确性。此外，在模型训练方面，可能采用了特定的损失函数或优化策略，以更好地利用大规模数据集的优势。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在ARKit LabelMaker数据集上训练的模型，在ScanNet和ScanNet200基准测试中取得了state-of-the-art的3D语义分割性能。尤其值得注意的是，在尾部类别上的性能提升尤为显著，这表明大规模数据集对于解决长尾分布问题具有重要作用。具体性能数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人导航、增强现实、室内场景理解、自动驾驶等领域。高质量的3D语义分割能力可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更智能的交互和导航。在AR/VR应用中，可以提供更逼真的场景渲染和交互体验。自动驾驶领域则可以利用该技术进行环境感知和场景理解，提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

Neural network performance scales with both model size and data volume, as shown in both language and image processing. This requires scaling-friendly architectures and large datasets. While transformers have been adapted for 3D vision, a `GPT-moment' remains elusive due to limited training data. We introduce ARKit LabelMaker, a large-scale real-world 3D dataset with dense semantic annotation that is more than three times larger than prior largest dataset. Specifically, we extend ARKitScenes with automatically generated dense 3D labels using an extended LabelMaker pipeline, tailored for large-scale pre-training. Training on our dataset improves accuracy across architectures, achieving state-of-the-art 3D semantic segmentation scores on ScanNet and ScanNet200, with notable gains on tail classes. Our code is available at https://labelmaker.org and our dataset at https://huggingface.co/datasets/labelmaker/arkit_labelmaker.