ProxyTransformation: Preshaping Point Cloud Manifold With Proxy Attention For 3D Visual Grounding
作者: Qihang Peng, Henry Zheng, Gao Huang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-02-26 (更新: 2025-02-27)
备注: 12 pages, 3 figures. Accepted by CVPR2025
💡 一句话要点
提出ProxyTransformation，利用代理注意力预处理点云流形，提升3D视觉定位性能。
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D视觉定位 点云处理 多模态融合 注意力机制 机器人导航
📋 核心要点
- 现有3D视觉定位方法受限于RGB-D图像点云中冗余背景和噪声，影响目标区域流形结构。
- ProxyTransformation利用可变形点云聚类和代理注意力机制，通过多模态信息指导点云变换，优化流形结构。
- 实验表明，该方法在3D视觉定位任务上显著优于现有方法，并在计算效率上有所提升。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为ProxyTransformation的方法，旨在有效改善点云流形，从而提升3D视觉定位性能。该方法首先利用可变形点云聚类识别目标区域中的点云子流形。然后，提出了一个代理注意力模块，该模块利用多模态代理来指导点云变换。基于代理注意力，设计了一个子流形变换生成模块，其中文本信息全局地指导不同子流形的平移向量，优化目标区域的相对空间关系；同时，图像信息指导每个子流形内的线性变换，细化目标区域的局部点云流形。实验结果表明，ProxyTransformation显著优于现有方法，在简单目标上取得了7.49%的提升，在困难目标上取得了4.60%的提升，同时将注意力模块的计算开销降低了40.6%。这些结果确立了ego-centric 3D视觉定位的新SOTA。
🔬 方法详解
问题定义：现有ego-centric 3D视觉定位方法在处理RGB-D图像生成的点云时，面临大量冗余背景数据和固有噪声的干扰，这些因素会影响目标区域点云流形的结构，进而降低定位精度。现有方法通常需要繁琐的流形改进过程，不适用于实时任务。
核心思路：ProxyTransformation的核心思路是利用多模态信息（文本和图像）作为代理，指导点云的变换，从而有效地预处理点云流形。通过文本信息全局地调整目标区域的相对空间关系，并通过图像信息细化局部点云流形，从而提升定位性能。
技术框架：ProxyTransformation主要包含以下几个模块：1) 可变形点云聚类（Deformable Point Clustering）：用于识别目标区域中的点云子流形。2) 代理注意力模块（Proxy Attention）：利用多模态代理（文本和图像）来指导点云变换。3) 子流形变换生成模块：利用文本信息全局指导平移向量，优化子流形的相对空间关系；利用图像信息指导线性变换，细化局部点云流形。整体流程是先通过可变形点云聚类提取子流形，然后利用代理注意力模块和子流形变换生成模块对点云进行变换和优化。
关键创新：Proxy Attention模块是该论文的关键创新点。它利用多模态信息（文本和图像）作为代理，指导点云的变换，从而有效地预处理点云流形。与现有方法相比，Proxy Attention能够更有效地利用多模态信息，并减少计算开销。
关键设计：可变形点云聚类采用了一种可学习的聚类方法，能够自适应地识别目标区域中的点云子流形。代理注意力模块通过注意力机制融合文本和图像信息，生成用于指导点云变换的代理向量。子流形变换生成模块采用了一种可学习的变换矩阵，能够根据代理向量对点云进行平移和线性变换。具体的损失函数和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ProxyTransformation在ego-centric 3D视觉定位任务上取得了显著的性能提升。在简单目标上，该方法比现有最佳方法提高了7.49%，在困难目标上提高了4.60%。同时，该方法还将注意力模块的计算开销降低了40.6%。这些结果表明，ProxyTransformation是一种有效且高效的3D视觉定位方法。
🎯 应用场景
ProxyTransformation在机器人导航、增强现实、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更精确的定位和导航。在增强现实中，它可以用于改善虚拟物体与真实场景的融合效果。在自动驾驶中，它可以提高车辆对周围环境的感知能力，从而提高驾驶安全性。
📄 摘要（原文）
Embodied intelligence requires agents to interact with 3D environments in real time based on language instructions. A foundational task in this domain is ego-centric 3D visual grounding. However, the point clouds rendered from RGB-D images retain a large amount of redundant background data and inherent noise, both of which can interfere with the manifold structure of the target regions. Existing point cloud enhancement methods often require a tedious process to improve the manifold, which is not suitable for real-time tasks. We propose Proxy Transformation suitable for multimodal task to efficiently improve the point cloud manifold. Our method first leverages Deformable Point Clustering to identify the point cloud sub-manifolds in target regions. Then, we propose a Proxy Attention module that utilizes multimodal proxies to guide point cloud transformation. Built upon Proxy Attention, we design a submanifold transformation generation module where textual information globally guides translation vectors for different submanifolds, optimizing relative spatial relationships of target regions. Simultaneously, image information guides linear transformations within each submanifold, refining the local point cloud manifold of target regions. Extensive experiments demonstrate that Proxy Transformation significantly outperforms all existing methods, achieving an impressive improvement of 7.49% on easy targets and 4.60% on hard targets, while reducing the computational overhead of attention blocks by 40.6%. These results establish a new SOTA in ego-centric 3D visual grounding, showcasing the effectiveness and robustness of our approach.