Foundational Models for 3D Point Clouds: A Survey and Outlook
作者: Vishal Thengane, Xiatian Zhu, Salim Bouzerdoum, Son Lam Phung, Yunpeng Li
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-30
备注: Initial submission
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述3D点云基础模型，填补领域内全面深入文献回顾的空白。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D点云 基础模型 深度学习 视觉理解 综述 多模态学习 预训练模型
📋 核心要点
- 3D领域缺乏大规模标注数据和面临高计算开销，阻碍了3D基础模型的发展，现有方法难以充分利用跨模态信息。
- 该综述旨在全面回顾3D视觉理解领域中基础模型（FMs）的最新进展，涵盖构建策略、任务应用和未来方向。
- 论文整理了相关论文列表，并开源在GitHub上，为研究人员提供便利，加速该领域的发展。
📝 摘要（中文）
3D点云表示在保持物理世界几何保真度方面起着关键作用，从而能够实现更精确的复杂3D环境。虽然人类通过多感官系统自然地理解物体之间的复杂关系和变化，但人工智能（AI）系统尚未完全复制这种能力。为了弥合这一差距，必须整合多种模态。能够无缝集成和跨模态推理的模型被称为基础模型（FMs）。2D模态（如图像和文本）的FMs开发已经取得了显著进展，这得益于大规模数据集的丰富可用性。然而，由于标记数据的稀缺和高计算开销，3D领域已经滞后。为了应对这种情况，最近的研究已经开始探索将FMs应用于3D任务的潜力，通过利用现有的2D知识来克服这些挑战。此外，语言凭借其抽象推理和环境描述能力，为通过大型预训练语言模型（LLMs）增强3D理解提供了一条有希望的途径。尽管近年来用于3D视觉任务的FMs发展迅速并被广泛采用，但在全面深入的文献综述方面仍然存在差距。本文旨在通过全面概述利用FMs进行3D视觉理解的最新方法来弥补这一差距。我们首先回顾构建各种3D FMs中采用的各种策略。然后，我们对用于感知等任务的不同FMs的使用进行分类和总结。最后，本文提供了对该领域研究和开发未来方向的见解。为了帮助读者，我们整理了一份关于该主题的相关论文列表：https://github.com/vgthengane/Awesome-FMs-in-3D。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D视觉任务面临数据稀缺和计算成本高的挑战，阻碍了3D基础模型的发展。缺乏对现有方法的系统性总结和深入分析，使得研究人员难以快速了解该领域的进展和未来方向。
核心思路：通过系统性地回顾和分析现有3D基础模型的方法，总结其构建策略和在不同任务中的应用，为研究人员提供一个全面的视角，从而促进该领域的发展。同时，强调利用2D知识和语言模型来增强3D理解的重要性。
技术框架：该综述首先概述了3D基础模型的构建策略，包括数据增强、模型预训练和迁移学习等。然后，对不同类型的3D基础模型进行分类，并总结它们在感知任务（如物体检测、分割和场景理解）中的应用。最后，探讨了该领域未来的研究方向，例如多模态融合、自监督学习和可解释性。
关键创新：该综述的关键创新在于其全面性和深度。它不仅涵盖了最新的研究成果，还对现有方法进行了深入的分析和比较，从而为研究人员提供了一个更清晰的理解。此外，该综述还强调了利用2D知识和语言模型来增强3D理解的重要性，这为未来的研究提供了新的思路。
关键设计：该综述通过系统性的分类和总结，将复杂的3D基础模型研究领域分解为更易于理解的模块。它还提供了大量的参考文献和开源代码链接，方便研究人员进一步学习和实践。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面回顾了3D基础模型领域的最新进展，并对现有方法进行了深入的分析和比较。它强调了利用2D知识和语言模型来增强3D理解的重要性，为未来的研究提供了新的思路。同时，整理了相关论文列表并开源，方便研究人员进一步学习和实践。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、增强现实等领域，提升3D场景理解能力，实现更智能的人机交互。通过利用基础模型，可以降低对大量标注数据的依赖，加速3D视觉技术在实际场景中的部署和应用。
📄 摘要（原文）
The 3D point cloud representation plays a crucial role in preserving the geometric fidelity of the physical world, enabling more accurate complex 3D environments. While humans naturally comprehend the intricate relationships between objects and variations through a multisensory system, artificial intelligence (AI) systems have yet to fully replicate this capacity. To bridge this gap, it becomes essential to incorporate multiple modalities. Models that can seamlessly integrate and reason across these modalities are known as foundation models (FMs). The development of FMs for 2D modalities, such as images and text, has seen significant progress, driven by the abundant availability of large-scale datasets. However, the 3D domain has lagged due to the scarcity of labelled data and high computational overheads. In response, recent research has begun to explore the potential of applying FMs to 3D tasks, overcoming these challenges by leveraging existing 2D knowledge. Additionally, language, with its capacity for abstract reasoning and description of the environment, offers a promising avenue for enhancing 3D understanding through large pre-trained language models (LLMs). Despite the rapid development and adoption of FMs for 3D vision tasks in recent years, there remains a gap in comprehensive and in-depth literature reviews. This article aims to address this gap by presenting a comprehensive overview of the state-of-the-art methods that utilize FMs for 3D visual understanding. We start by reviewing various strategies employed in the building of various 3D FMs. Then we categorize and summarize use of different FMs for tasks such as perception tasks. Finally, the article offers insights into future directions for research and development in this field. To help reader, we have curated list of relevant papers on the topic: https://github.com/vgthengane/Awesome-FMs-in-3D.