Joint Top-Down and Bottom-Up Frameworks for 3D Visual Grounding
作者: Yang Liu, Daizong Liu, Wei Hu
分类: cs.CV
发布日期: 2024-10-21
备注: Accepted by ICPR2024
💡 一句话要点
提出联合自顶向下与自底向上框架，用于提升3D视觉定位性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D视觉定位 点云处理 自顶向下 自底向上 图神经网络 多模态融合
📋 核心要点
- 现有3D视觉定位方法在效率和精度上存在瓶颈，自顶向下方法耗时，自底向上方法精度低。
- 提出联合框架，结合自底向上快速生成提议和自顶向下精细化提议的优势，提升整体性能。
- 实验表明，该框架在ScanRefer基准测试中取得了最先进的性能，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文致力于解决具有挑战性的3D视觉定位任务，即基于文本描述在3D点云场景中定位特定对象。现有方法分为自顶向下和自底向上两类。自顶向下方法依赖于预训练的3D检测器来生成和选择最佳边界框，导致耗时较长。自底向上方法直接回归对象边界框，但由于使用了粗粒度特征，效果较差。为了结合它们的优点并解决它们的局限性，我们提出了一种联合自顶向下和自底向上的框架，旨在提高性能并提高效率。具体来说，在第一阶段，我们提出了一个基于自底向上的提议生成模块，该模块利用轻量级神经层来有效地回归和聚类几个粗略的对象提议，而不是使用复杂的3D检测器。然后，在第二阶段，我们引入了一个基于自顶向下的提议合并模块，该模块利用图结构设计来有效地聚合和传播生成的提议之间的查询相关的对象上下文，以进行进一步的细化。通过联合训练这两个模块，我们可以避免自顶向下框架中复杂提议的固有缺点以及自底向上框架中粗略提议的固有缺点。在ScanRefer基准上的实验结果表明，我们的框架能够达到最先进的性能。
🔬 方法详解
问题定义：3D视觉定位旨在根据文本描述在3D点云场景中定位目标对象。现有方法主要分为两类：自顶向下和自底向上。自顶向下方法依赖于预训练的3D目标检测器，计算量大，效率低。自底向上方法直接回归目标边界框，但由于特征表达能力有限，定位精度不高。因此，如何在保证效率的同时提高定位精度是该领域面临的关键问题。
核心思路：本文的核心思路是结合自顶向下和自底向上方法的优点，同时克服各自的缺点。具体来说，首先使用自底向上的方法快速生成一组粗略的候选区域，然后利用自顶向下的方法对这些候选区域进行精细化和排序，最终得到准确的目标定位结果。这种结合的方式既可以避免自顶向下方法的计算负担，又可以提高自底向上方法的定位精度。
技术框架：该框架主要包含两个模块：提议生成模块和提议合并模块。提议生成模块采用自底向上的方法，利用轻量级的神经网络层快速回归和聚类得到一组粗略的目标提议。提议合并模块采用自顶向下的方法，利用图神经网络对提议之间的关系进行建模，并结合文本描述信息对提议进行精细化和排序。这两个模块联合训练，相互促进，最终实现高效准确的3D视觉定位。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个联合自顶向下和自底向上的框架，有效地结合了两种方法的优点。此外，该论文还提出了一个基于图神经网络的提议合并模块，能够有效地利用提议之间的关系和文本描述信息进行目标定位。
关键设计：提议生成模块采用轻量级的PointNet++网络结构，以保证效率。提议合并模块采用图神经网络，节点表示候选区域，边表示候选区域之间的关系。损失函数包括定位损失和排序损失，用于优化目标定位的精度和排序的准确性。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文在ScanRefer基准测试中取得了state-of-the-art的性能，验证了所提出框架的有效性。具体性能数据未知，但结果表明该方法显著优于现有的自顶向下和自底向上方法，在精度和效率上都取得了提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、增强现实等领域。例如，机器人可以根据用户的语音指令在3D环境中找到指定的物品；智能家居系统可以根据用户的文本描述自动识别和定位房间内的物体；增强现实应用可以根据用户的文本输入在3D场景中叠加虚拟物体。
📄 摘要（原文）
This paper tackles the challenging task of 3D visual grounding-locating a specific object in a 3D point cloud scene based on text descriptions. Existing methods fall into two categories: top-down and bottom-up methods. Top-down methods rely on a pre-trained 3D detector to generate and select the best bounding box, resulting in time-consuming processes. Bottom-up methods directly regress object bounding boxes with coarse-grained features, producing worse results. To combine their strengths while addressing their limitations, we propose a joint top-down and bottom-up framework, aiming to enhance the performance while improving the efficiency. Specifically, in the first stage, we propose a bottom-up based proposal generation module, which utilizes lightweight neural layers to efficiently regress and cluster several coarse object proposals instead of using a complex 3D detector. Then, in the second stage, we introduce a top-down based proposal consolidation module, which utilizes graph design to effectively aggregate and propagate the query-related object contexts among the generated proposals for further refinement. By jointly training these two modules, we can avoid the inherent drawbacks of the complex proposals in the top-down framework and the coarse proposals in the bottom-up framework. Experimental results on the ScanRefer benchmark show that our framework is able to achieve the state-of-the-art performance.