Semantic Segmentation and Scene Reconstruction of RGB-D Image Frames: An End-to-End Modular Pipeline for Robotic Applications
作者: Zhiwu Zheng, Lauren Mentzer, Berk Iskender, Michael Price, Colm Prendergast, Audren Cloitre
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2024-10-23 (更新: 2025-04-22)
💡 一句话要点
提出端到端模块化流程，用于RGB-D图像帧的语义分割与场景重建，提升机器人应用。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 语义分割 场景重建 RGB-D图像 点云融合 机器人应用 SAM2 人体跟踪
📋 核心要点
- 现有RGB-D处理流程侧重于几何重建，缺乏通用的语义分割方法，限制了机器人感知、规划和交互能力。
- 该方法结合SAM2的分割能力与语义分类模型，提升语义分割精度，并利用语义信息加速点云融合。
- 实验表明，该方法在语义分割精度上与主流方法相当，但对象边界更精确，点云融合计算时间显著减少。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的端到端模块化流程，集成了最先进的语义分割、人体跟踪、点云融合和场景重建技术，旨在提升机器人对非结构化环境的理解能力。该方法通过结合SAM2的基础分割能力与语义分类模型，改进了语义分割的精度，获得了更清晰的掩码和更高的分类准确率。与SegFormer和OneFormer相比，该方法在ADE20K数据集上实现了相似的语义分割精度（mIoU分别为47.0%和45.9%），但提供了更精确的对象边界。此外，人体跟踪算法与分割相结合，通过对象重识别实现了即使对象离开并重新进入画面也能持续跟踪。点云融合方法利用语义信息，在保持25.3毫米的平均重建误差的同时，将计算时间减少了1.81倍。该方法在基准数据集和真实Kinect RGB-D数据上进行了验证，证明了其效率、准确性和可用性。结构化的场景表示，以通用场景描述（USD）格式存储，支持高效的查询、可视化和机器人仿真，使其适用于实际部署。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人应用中，如何从RGB-D图像帧中提取精确的语义信息并进行场景重建的问题。现有方法主要关注几何重建，缺乏对场景语义信息的有效利用，导致机器人难以进行高级感知、规划和交互。此外，现有的语义分割方法在处理RGB-D数据时，分割精度和效率仍有提升空间。
核心思路：论文的核心思路是将最先进的语义分割模型（SAM2）与语义分类模型相结合，利用SAM2生成高质量的掩码，然后使用语义分类模型对掩码区域进行分类，从而提高语义分割的精度。同时，利用语义信息指导点云融合，减少计算量，提高重建效率。
技术框架：该流程包含以下主要模块：1) 基于SAM2和语义分类模型的语义分割模块；2) 人体跟踪模块，利用分割结果进行对象重识别；3) 基于语义信息的点云融合模块；4) 场景重建模块，将结果存储为USD格式。整个流程是端到端的，可以从RGB-D图像帧直接生成结构化的场景表示。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种混合语义分割方法，结合了SAM2的掩码生成能力和语义分类模型的分类能力，提高了分割精度和对象边界的准确性；2) 利用语义信息指导点云融合，减少了计算量，提高了重建效率；3) 将场景表示存储为USD格式，方便查询、可视化和机器人仿真。
关键设计：语义分割模块的关键设计在于如何有效地结合SAM2和语义分类模型。具体来说，SAM2用于生成候选掩码，然后使用语义分类模型对每个掩码区域进行分类。人体跟踪模块的关键设计在于如何利用分割结果进行对象重识别，即使对象离开并重新进入画面也能持续跟踪。点云融合模块的关键设计在于如何利用语义信息指导融合过程，例如，可以对不同语义类别的点云采用不同的融合策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在ADE20K数据集上实现了与SegFormer和OneFormer相当的语义分割精度（mIoU分别为47.0%和45.9%），但提供了更精确的对象边界。点云融合方法在保持25.3毫米的平均重建误差的同时，将计算时间减少了1.81倍。在真实Kinect RGB-D数据上的实验也验证了该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、场景理解、人机交互等领域。例如，机器人可以利用该方法理解周围环境，识别物体和人，从而进行更智能的导航和交互。此外，该方法还可以用于虚拟现实、增强现实等领域，为用户提供更逼真的场景体验。未来，该方法有望进一步提升机器人的智能化水平，使其能够更好地适应复杂环境。
📄 摘要（原文）
Robots operating in unstructured environments require a comprehensive understanding of their surroundings, necessitating geometric and semantic information from sensor data. Traditional RGB-D processing pipelines focus primarily on geometric reconstruction, limiting their ability to support advanced robotic perception, planning, and interaction. A key challenge is the lack of generalized methods for segmenting RGB-D data into semantically meaningful components while maintaining accurate geometric representations. We introduce a novel end-to-end modular pipeline that integrates state-of-the-art semantic segmentation, human tracking, point-cloud fusion, and scene reconstruction. Our approach improves semantic segmentation accuracy by leveraging the foundational segmentation model SAM2 with a hybrid method that combines its mask generation with a semantic classification model, resulting in sharper masks and high classification accuracy. Compared to SegFormer and OneFormer, our method achieves a similar semantic segmentation accuracy (mIoU of 47.0% vs 45.9% in the ADE20K dataset) but provides much more precise object boundaries. Additionally, our human tracking algorithm interacts with the segmentation enabling continuous tracking even when objects leave and re-enter the frame by object re-identification. Our point cloud fusion approach reduces computation time by 1.81x while maintaining a small mean reconstruction error of 25.3 mm by leveraging the semantic information. We validate our approach on benchmark datasets and real-world Kinect RGB-D data, demonstrating improved efficiency, accuracy, and usability. Our structured representation, stored in the Universal Scene Description (USD) format, supports efficient querying, visualization, and robotic simulation, making it practical for real-world deployment.