AdaCo: Overcoming Visual Foundation Model Noise in 3D Semantic Segmentation via Adaptive Label Correction

📄 arXiv: 2412.18255v1 📥 PDF

作者: Pufan Zou, Shijia Zhao, Weijie Huang, Qiming Xia, Chenglu Wen, Wei Li, Cheng Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-24

备注: 2025 AAAI

💡 一句话要点

AdaCo：通过自适应标签校正克服视觉基础模型在3D语义分割中的噪声

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

关键词: 3D语义分割 视觉基础模型 无监督学习 噪声标签 自适应学习

📋 核心要点

  1. 视觉基础模型在3D感知任务中表现出卓越的泛化性能，但其在大型室外数据集上的有效性受到精确监督信号稀缺、多变室外条件引起的噪声以及大量未知对象的限制。
  2. AdaCo的核心思想是利用视觉基础模型生成跨模态标签，并设计自适应噪声校正器迭代更新噪声样本，同时使用自适应鲁棒损失函数调节样本对噪声的敏感度。
  3. 实验结果表明，AdaCo能有效缓解无标签学习网络在3D语义分割任务中的性能瓶颈，并在两个室外基准数据集上取得了优越的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的无标签学习方法，即自适应标签校正（AdaCo），用于3D语义分割。AdaCo首先引入跨模态标签生成模块（CLGM），利用视觉基础模型（VFMs）强大的解释能力提供跨模态监督。随后，AdaCo整合了自适应噪声校正器（ANC），在训练过程中迭代地更新和调整这些监督中的噪声样本。此外，我们开发了一种自适应鲁棒损失（ARL）函数，用于调节每个样本对噪声监督的敏感度，防止与鲁棒损失相关的潜在欠拟合问题。我们提出的AdaCo可以有效缓解无标签学习网络在3D语义分割任务中的性能限制。在两个室外基准数据集上的大量实验突出了我们方法的优越性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决3D语义分割中，由于室外环境复杂多变，导致数据集中存在大量噪声标签，从而影响视觉基础模型性能的问题。现有方法要么依赖大量精确标注数据，要么无法有效处理噪声标签带来的干扰。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉基础模型强大的语义理解能力，生成跨模态的伪标签，并在此基础上，通过自适应噪声校正和鲁棒损失函数，迭代地修正噪声标签，从而提高3D语义分割的准确性。

技术框架：AdaCo包含三个主要模块：1) 跨模态标签生成模块（CLGM）：利用视觉基础模型生成3D数据的伪标签，作为初始监督信号。2) 自适应噪声校正器（ANC）：在训练过程中，迭代地检测和修正噪声标签，提高伪标签的质量。3) 自适应鲁棒损失（ARL）：根据样本的噪声程度，自适应地调整损失函数的权重，防止模型对噪声样本的过度拟合。

关键创新：AdaCo的关键创新在于其自适应的噪声校正机制和鲁棒损失函数。传统的噪声处理方法通常采用固定的阈值或权重，而AdaCo能够根据样本的特性，动态地调整噪声校正的强度和损失函数的权重，从而更有效地处理噪声标签。

关键设计：CLGM的具体实现方式未知，但推测可能利用了图像和点云之间的对应关系，通过视觉基础模型对图像的理解来指导点云的标注。ANC可能采用了一种基于置信度的噪声检测方法，并使用一种平滑的标签更新策略。ARL的具体形式未知，但推测可能是一种动态调整权重的损失函数，对噪声较大的样本赋予较低的权重。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在两个室外基准数据集上进行了大量实验，结果表明，AdaCo能够显著提高3D语义分割的准确性。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中强调了该方法优于现有的无标签学习方法，并有效缓解了噪声标签带来的性能瓶颈。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、城市规划等领域。通过提高3D语义分割的准确性，可以帮助自动驾驶系统更准确地识别道路环境中的物体，提高导航的可靠性；可以帮助机器人更好地理解周围环境，实现更智能的交互；可以为城市规划提供更精确的三维模型，辅助决策。

📄 摘要（原文）

Recently, Visual Foundation Models (VFMs) have shown a remarkable generalization performance in 3D perception tasks. However, their effectiveness in large-scale outdoor datasets remains constrained by the scarcity of accurate supervision signals, the extensive noise caused by variable outdoor conditions, and the abundance of unknown objects. In this work, we propose a novel label-free learning method, Adaptive Label Correction (AdaCo), for 3D semantic segmentation. AdaCo first introduces the Cross-modal Label Generation Module (CLGM), providing cross-modal supervision with the formidable interpretive capabilities of the VFMs. Subsequently, AdaCo incorporates the Adaptive Noise Corrector (ANC), updating and adjusting the noisy samples within this supervision iteratively during training. Moreover, we develop an Adaptive Robust Loss (ARL) function to modulate each sample's sensitivity to noisy supervision, preventing potential underfitting issues associated with robust loss. Our proposed AdaCo can effectively mitigate the performance limitations of label-free learning networks in 3D semantic segmentation tasks. Extensive experiments on two outdoor benchmark datasets highlight the superior performance of our method.