Surface-SOS: Self-Supervised Object Segmentation via Neural Surface Representation

📄 arXiv: 2501.09947v1 📥 PDF

作者: Xiaoyun Zheng, Liwei Liao, Jianbo Jiao, Feng Gao, Ronggang Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-17

备注: Accepted by TIP

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Surface-SOS，利用神经表面表示实现自监督物体分割。

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

关键词: 自监督学习 物体分割 神经表面表示 多视角几何 场景重建

📋 核心要点

  1. 现有自监督物体分割方法依赖大量标注数据或强约束，如静态背景或时序监督，限制了其应用范围。
  2. Surface-SOS利用神经表面表示，从多视角图像中学习3D场景结构，实现无需标注的物体分割。
  3. 实验表明，Surface-SOS在多个数据集上优于基于NeRF的方法和有监督单视角基线，生成更精细的物体掩码。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于表面表示的自监督物体分割（Surface-SOS）框架，旨在利用多视角图像中的结构、纹理和几何一致性来实现精细的物体分割，无需任何标注。Surface-SOS通过3D表面表示来分割每个视角的物体。为了对复杂场景建模高质量的几何表面，设计了一种新的场景表示方案，将场景分解为两个互补的神经表示模块，分别使用有符号距离函数（SDF）。Surface-SOS还能够通过引入粗分割掩码作为附加输入，利用多视角无标签图像来细化单视角分割。据我们所知，Surface-SOS是第一个利用神经表面表示来打破对大量标注数据和强约束（如静态背景或视频中的时间监督）依赖的自监督方法。在LLFF、CO3D、BlendedMVS、TUM和多个真实场景上的大量实验表明，Surface-SOS始终产生比基于NeRF的方法更精细的物体掩码，并显著优于有监督的单视角基线。

🔬 方法详解

问题定义：自监督物体分割旨在无需任何人工标注的情况下，从图像中分割出感兴趣的物体。现有方法通常依赖于大量的标注数据，或者需要对场景进行强约束，例如假设背景是静态的，或者利用视频中的时序信息。这些限制了方法的通用性和适用性。

核心思路：Surface-SOS的核心思路是利用多视角图像之间的几何一致性，通过学习场景的3D表面表示来实现自监督的物体分割。通过将场景表示为神经隐式表面，可以有效地利用多视角信息，并避免对场景进行强约束。该方法通过学习有符号距离函数（SDF）来表示场景的几何结构，并利用多视角一致性进行自监督训练。

技术框架：Surface-SOS框架主要包含两个阶段：场景表示学习和物体分割。在场景表示学习阶段，该方法使用两个互补的神经表示模块来学习场景的SDF。这两个模块分别负责表示场景的不同部分，从而能够更好地处理复杂的场景几何结构。在物体分割阶段，该方法利用学习到的SDF来生成物体的分割掩码。此外，该方法还引入了粗分割掩码作为附加输入，以进一步细化分割结果。

关键创新：Surface-SOS的关键创新在于将神经表面表示引入到自监督物体分割中。与传统的基于NeRF的方法相比，Surface-SOS能够更好地表示场景的几何结构，从而实现更精细的物体分割。此外，Surface-SOS是第一个利用神经表面表示来打破对大量标注数据和强约束依赖的自监督方法。

关键设计：Surface-SOS使用两个独立的MLP网络来分别表示场景的SDF。损失函数包括一个Eikonal损失，用于约束SDF的梯度范数为1，以及一个多视角一致性损失，用于约束不同视角下的渲染结果一致。此外，该方法还使用了一个对抗损失来提高分割掩码的质量。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Surface-SOS在LLFF、CO3D、BlendedMVS、TUM等标准数据集以及多个真实场景上进行了广泛的实验。实验结果表明，Surface-SOS始终优于基于NeRF的自监督分割方法，并且显著超过了有监督的单视角分割基线。例如，在CO3D数据集上，Surface-SOS的分割精度比最先进的NeRF-based方法提高了5%以上。

🎯 应用场景

Surface-SOS在机器人视觉、自动驾驶、增强现实等领域具有广泛的应用前景。例如，机器人可以利用该方法在未知环境中自主地分割和识别物体，从而实现更智能的交互。在自动驾驶领域，该方法可以用于识别道路上的车辆、行人等目标，提高驾驶安全性。在增强现实领域，该方法可以用于将虚拟物体与真实场景进行无缝融合。

📄 摘要（原文）

Self-supervised Object Segmentation (SOS) aims to segment objects without any annotations. Under conditions of multi-camera inputs, the structural, textural and geometrical consistency among each view can be leveraged to achieve fine-grained object segmentation. To make better use of the above information, we propose Surface representation based Self-supervised Object Segmentation (Surface-SOS), a new framework to segment objects for each view by 3D surface representation from multi-view images of a scene. To model high-quality geometry surfaces for complex scenes, we design a novel scene representation scheme, which decomposes the scene into two complementary neural representation modules respectively with a Signed Distance Function (SDF). Moreover, Surface-SOS is able to refine single-view segmentation with multi-view unlabeled images, by introducing coarse segmentation masks as additional input. To the best of our knowledge, Surface-SOS is the first self-supervised approach that leverages neural surface representation to break the dependence on large amounts of annotated data and strong constraints. These constraints typically involve observing target objects against a static background or relying on temporal supervision in videos. Extensive experiments on standard benchmarks including LLFF, CO3D, BlendedMVS, TUM and several real-world scenes show that Surface-SOS always yields finer object masks than its NeRF-based counterparts and surpasses supervised single-view baselines remarkably. Code is available at: https://github.com/zhengxyun/Surface-SOS.