TB-HSU: Hierarchical 3D Scene Understanding with Contextual Affordances

📄 arXiv: 2412.05596v2 📥 PDF

作者: Wenting Xu, Viorela Ila, Luping Zhou, Craig T. Jin

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-07 (更新: 2025-02-24)

备注: Accepted by AAAI2025

💡 一句话要点

提出基于Transformer的3D层级场景理解模型，融合上下文可供性。

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

关键词: 3D场景理解 层级场景图 可供性 Transformer 多任务学习 机器人导航 空间推理

📋 核心要点

  1. 现有3D场景理解方法缺乏对场景中对象功能和可供性的有效建模，限制了其在任务导向型应用中的潜力。
  2. 论文提出一种基于Transformer的3D层级场景图（3DHSG）学习方法，显式地建模了场景的空间组织和上下文可供性。
  3. 实验结果表明，该方法在3D场景理解任务上优于现有基线模型，验证了所提出模型的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种模型，用于学习在3D层级场景图（3DHSG）中构建和变化功能可供性，该场景图表示场景的空间组织。这种变化的功能可供性旨在与图的不同空间上下文集成。具体来说，开发了一种算法，学习构建3DHSG，以捕获场景的空间组织。从分割的对象点云和对象语义标签开始，构建了一个3DHSG，其顶部节点标识房间标签，子节点定义房间内的局部空间区域以及特定区域的可供性，孙子节点指示对象位置和特定对象的可供性。为了支持这项工作，创建了一个自定义3DHSG数据集，该数据集为局部空间区域提供具有区域特定可供性的ground truth数据，并为每个对象提供对象特定可供性。采用基于Transformer的模型来学习3DHSG。使用多任务学习框架，该框架既学习房间分类，又学习定义房间内具有区域特定可供性的空间区域。该工作改进了最先进的基线模型的性能，并展示了一种将Transformer模型应用于3D场景理解和生成捕获房间空间组织的3DHSG的方法。代码和数据集已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有的3D场景理解方法通常忽略了场景中对象的功能和可供性信息，或者只是简单地将它们作为静态属性进行处理。这导致模型难以理解场景的深层语义，并限制了其在任务导向型应用中的表现。因此，需要一种能够有效建模场景空间组织和上下文可供性的方法。

核心思路：论文的核心思路是构建一个3D层级场景图（3DHSG），其中节点表示场景中的不同实体（如房间、区域、对象），边表示实体之间的空间关系。每个节点都关联着特定的可供性信息，这些信息根据节点的上下文而变化。通过学习这个3DHSG，模型可以更好地理解场景的结构和功能。

技术框架：该方法首先从分割的对象点云和对象语义标签开始，构建一个3DHSG。该3DHSG包含三个层级：顶部节点表示房间标签，子节点定义房间内的局部空间区域以及特定区域的可供性，孙子节点指示对象位置和特定对象的可供性。然后，使用一个基于Transformer的模型来学习这个3DHSG。该模型采用多任务学习框架，同时学习房间分类和定义房间内具有区域特定可供性的空间区域。

关键创新：该方法的关键创新在于将Transformer模型应用于3D场景理解，并显式地建模了场景的空间组织和上下文可供性。与现有方法相比，该方法能够更好地捕捉场景的深层语义，并提高模型在任务导向型应用中的表现。此外，自定义的3DHSG数据集为该领域的研究提供了宝贵的数据资源。

关键设计：该方法使用Transformer编码器-解码器结构来学习3DHSG。编码器负责提取输入点云的特征，解码器负责生成3DHSG的节点和边。损失函数包括房间分类损失和区域可供性预测损失。为了提高模型的泛化能力，使用了数据增强技术，例如随机旋转和缩放。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文提出的方法在3D场景理解任务上取得了显著的性能提升。与最先进的基线模型相比，该方法在房间分类和区域可供性预测任务上均取得了更好的结果。具体性能数据在论文中给出，表明了该方法在建模场景空间组织和上下文可供性方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、场景理解、虚拟现实、增强现实等领域。例如，机器人可以利用该模型理解房间的布局和对象的功能，从而更好地完成导航和操作任务。在虚拟现实和增强现实应用中，该模型可以用于生成更逼真的3D场景，并提供更丰富的交互体验。

📄 摘要（原文）

The concept of function and affordance is a critical aspect of 3D scene understanding and supports task-oriented objectives. In this work, we develop a model that learns to structure and vary functional affordance across a 3D hierarchical scene graph representing the spatial organization of a scene. The varying functional affordance is designed to integrate with the varying spatial context of the graph. More specifically, we develop an algorithm that learns to construct a 3D hierarchical scene graph (3DHSG) that captures the spatial organization of the scene. Starting from segmented object point clouds and object semantic labels, we develop a 3DHSG with a top node that identifies the room label, child nodes that define local spatial regions inside the room with region-specific affordances, and grand-child nodes indicating object locations and object-specific affordances. To support this work, we create a custom 3DHSG dataset that provides ground truth data for local spatial regions with region-specific affordances and also object-specific affordances for each object. We employ a transformer-based model to learn the 3DHSG. We use a multi-task learning framework that learns both room classification and learns to define spatial regions within the room with region-specific affordances. Our work improves on the performance of state-of-the-art baseline models and shows one approach for applying transformer models to 3D scene understanding and the generation of 3DHSGs that capture the spatial organization of a room. The code and dataset are publicly available.