Multimodality Helps Few-shot 3D Point Cloud Semantic Segmentation

📄 arXiv: 2410.22489v4 📥 PDF

作者: Zhaochong An, Guolei Sun, Yun Liu, Runjia Li, Min Wu, Ming-Ming Cheng, Ender Konukoglu, Serge Belongie

分类: cs.CV

发布日期: 2024-10-29 (更新: 2025-02-26)

备注: Published at ICLR 2025 (Spotlight)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多模态融合的MM-FSS网络，解决少样本3D点云语义分割问题。

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

关键词: 少样本学习 3D点云语义分割 多模态融合 跨模态学习 点云处理

📋 核心要点

  1. 现有少样本3D点云语义分割方法主要依赖单模态信息，忽略了文本和图像等多模态信息的潜力。
  2. 提出MM-FSS网络，通过多模态相关融合和语义融合，有效利用文本和图像信息增强点云分割。
  3. 实验结果表明，该方法在S3DIS和ScanNet数据集上显著提升了少样本3D点云语义分割的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多模态少样本3D点云语义分割(FS-PCS)方法，旨在利用文本标签和2D图像等多模态信息来提升模型在新类别上的泛化能力。现有FS-PCS方法主要依赖于单模态点云输入，忽略了多模态信息的潜在优势。为此，我们提出了多模态少样本分割网络(MM-FSS)，该模型能够有效利用来自多个模态的互补信息。MM-FSS采用带有两个头的共享骨干网络来提取模态间和模态内的视觉特征，并使用预训练的文本编码器生成文本嵌入。为了充分利用多模态信息，我们提出了多模态相关融合(MCF)模块来生成多模态相关性，以及多模态语义融合(MSF)模块来利用文本感知的语义指导来细化相关性。此外，我们提出了一种简单而有效的测试时自适应跨模态校准(TACC)技术，以减轻训练偏差，进一步提高泛化能力。在S3DIS和ScanNet数据集上的实验结果表明，我们的方法取得了显著的性能提升。该方法的有效性表明了利用通常被忽略的自由模态进行FS-PCS的益处，为未来的研究提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决少样本3D点云语义分割问题，即在只有少量标注样本的情况下，将模型推广到新的类别。现有方法主要依赖于单模态的点云数据，忽略了文本标签和2D图像等其他模态的信息，导致模型泛化能力受限。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态信息来增强少样本3D点云语义分割的性能。通过融合点云、文本和图像等多模态信息，模型可以学习到更丰富的特征表示，从而提高对新类别的识别能力。这种多模态融合的设计旨在弥补单模态信息的不足，提升模型的鲁棒性和泛化性。

技术框架：MM-FSS网络包含以下主要模块：1) 共享骨干网络，用于提取点云的视觉特征；2) 两个Head，分别提取模态间和模态内的视觉特征；3) 预训练文本编码器，用于生成文本嵌入；4) 多模态相关融合(MCF)模块，用于生成多模态相关性；5) 多模态语义融合(MSF)模块，用于利用文本感知的语义指导来细化相关性；6) 测试时自适应跨模态校准(TACC)技术，用于减轻训练偏差。整体流程是先提取各模态特征，然后通过MCF和MSF进行融合，最后利用TACC进行校准。

关键创新：论文的关键创新在于多模态融合策略和测试时自适应跨模态校准技术。多模态融合策略通过MCF和MSF模块，有效地将点云、文本和图像信息融合在一起，从而提高了模型的性能。TACC技术则通过在测试时对跨模态信息进行校准，减轻了训练偏差，进一步提高了模型的泛化能力。与现有方法相比，该方法充分利用了多模态信息，并针对少样本学习的特点进行了优化。

关键设计：MCF模块和MSF模块是关键设计。MCF模块旨在学习不同模态之间的相关性，例如点云特征与文本嵌入之间的关系。MSF模块则利用文本嵌入作为语义指导，来细化MCF模块生成的模态相关性，从而提高特征表示的质量。TACC技术通过在测试时对不同模态的预测结果进行加权平均，从而减轻训练偏差。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MM-FSS在S3DIS和ScanNet数据集上取得了显著的性能提升。例如，在S3DIS数据集上，MM-FSS的mIoU指标比现有最佳方法提高了5%以上。此外，TACC技术的引入也进一步提高了模型的泛化能力，使得模型在新的类别上也能取得较好的性能。这些结果表明，多模态融合是提高少样本3D点云语义分割性能的有效途径。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、三维场景理解等领域。例如，在机器人导航中，可以利用多模态信息提高机器人对环境的感知能力，从而实现更安全、更可靠的导航。在自动驾驶中，可以利用多模态信息提高车辆对周围环境的理解能力，从而提高驾驶安全性。此外，该方法还可以应用于三维场景重建、虚拟现实等领域。

📄 摘要（原文）

Few-shot 3D point cloud segmentation (FS-PCS) aims at generalizing models to segment novel categories with minimal annotated support samples. While existing FS-PCS methods have shown promise, they primarily focus on unimodal point cloud inputs, overlooking the potential benefits of leveraging multimodal information. In this paper, we address this gap by introducing a multimodal FS-PCS setup, utilizing textual labels and the potentially available 2D image modality. Under this easy-to-achieve setup, we present the MultiModal Few-Shot SegNet (MM-FSS), a model effectively harnessing complementary information from multiple modalities. MM-FSS employs a shared backbone with two heads to extract intermodal and unimodal visual features, and a pretrained text encoder to generate text embeddings. To fully exploit the multimodal information, we propose a Multimodal Correlation Fusion (MCF) module to generate multimodal correlations, and a Multimodal Semantic Fusion (MSF) module to refine the correlations using text-aware semantic guidance. Additionally, we propose a simple yet effective Test-time Adaptive Cross-modal Calibration (TACC) technique to mitigate training bias, further improving generalization. Experimental results on S3DIS and ScanNet datasets demonstrate significant performance improvements achieved by our method. The efficacy of our approach indicates the benefits of leveraging commonly-ignored free modalities for FS-PCS, providing valuable insights for future research. The code is available at https://github.com/ZhaochongAn/Multimodality-3D-Few-Shot