CMMLoc: Advancing Text-to-PointCloud Localization with Cauchy-Mixture-Model Based Framework
作者: Yanlong Xu, Haoxuan Qu, Jun Liu, Wenxiao Zhang, Xun Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-04 (更新: 2025-03-20)
备注: Accepted by CVPR 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
CMMLoc：基于柯西混合模型的文本到点云定位框架
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 点云定位 文本描述 柯西混合模型 不确定性建模 多模态融合
📋 核心要点
- 现有基于文本描述的点云定位方法难以处理文本描述仅包含部分相关信息的场景。
- CMMLoc利用柯西混合模型建模文本和点云间的不确定性语义关系，并融入空间整合方案。
- 实验表明，CMMLoc在KITTI360Pose数据集上超越现有方法，实现了最先进的定位精度。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于语言描述的点云定位方法，旨在利用文本描述在大型城市环境中确定3D位置，该技术在车辆接送或货物交付等领域具有潜在应用。针对实际场景中描述通常只包含部分相关信息的挑战，我们提出了CMMLoc，一个基于柯西混合模型（CMM）的、具有不确定性感知能力的文本到点云定位框架。为了建模文本和点云之间不确定的语义关系，我们在两种模态交互过程中，将CMM约束作为先验知识进行整合。此外，我们设计了一种空间整合方案，以实现对不同感受野的3D对象进行自适应聚合。为了实现精确定位，我们提出了一个基数方向整合模块和一个模态预对齐策略，以帮助捕捉对象之间的空间关系，并使3D对象更接近文本模态。综合实验验证了CMMLoc优于现有方法，并在KITTI360Pose数据集上取得了最先进的结果。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决基于文本描述的点云定位问题，特别是在文本描述仅包含场景中部分相关信息的情况下。现有方法通常假设文本描述能够完整地描述周围环境，这在实际应用中往往不成立，导致定位精度下降。
核心思路：论文的核心思路是利用柯西混合模型（CMM）来建模文本和点云之间不确定的语义关系。CMM能够有效地处理异常值和噪声，从而更好地捕捉文本描述中部分相关信息与点云之间的对应关系。此外，论文还通过空间整合方案自适应地聚合不同感受野的3D对象，进一步提升定位精度。
技术框架：CMMLoc框架主要包含以下几个模块：1) 特征提取模块，用于提取文本和点云的特征表示；2) 柯西混合模型约束模块，将CMM约束作为先验知识，建模文本和点云之间不确定的语义关系；3) 空间整合模块，自适应地聚合不同感受野的3D对象；4) 基数方向整合模块，捕捉对象之间的空间关系；5) 模态预对齐模块，使3D对象更接近文本模态。整个框架通过端到端的方式进行训练。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了基于柯西混合模型的不确定性建模方法，能够有效地处理文本描述中部分相关信息的问题；2) 设计了空间整合方案，自适应地聚合不同感受野的3D对象，提升了定位精度；3) 提出了基数方向整合模块和模态预对齐策略，进一步提升了定位精度。与现有方法相比，CMMLoc能够更好地处理实际场景中文本描述不完整的情况。
关键设计：论文中CMM的参数通过期望最大化（EM）算法进行估计。空间整合模块采用注意力机制，根据不同3D对象的语义相关性进行加权聚合。基数方向整合模块利用方向编码来表示对象之间的空间关系。损失函数包括定位损失和CMM约束损失，共同优化模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CMMLoc在KITTI360Pose数据集上取得了state-of-the-art的结果。相较于现有最佳方法，CMMLoc在定位精度上取得了显著提升，验证了所提出方法的有效性。具体性能数据可在论文的实验部分查看。
🎯 应用场景
CMMLoc在自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域具有广泛的应用前景。例如，在自动驾驶中，可以通过文本描述指定车辆接送地点；在机器人导航中，可以通过文本指令引导机器人到达指定位置；在增强现实中，可以通过文本描述在虚拟环境中定位物体。该研究有助于提升人机交互的自然性和智能化水平。
📄 摘要（原文）
The goal of point cloud localization based on linguistic description is to identify a 3D position using textual description in large urban environments, which has potential applications in various fields, such as determining the location for vehicle pickup or goods delivery. Ideally, for a textual description and its corresponding 3D location, the objects around the 3D location should be fully described in the text description. However, in practical scenarios, e.g., vehicle pickup, passengers usually describe only the part of the most significant and nearby surroundings instead of the entire environment. In response to this $\textbf{partially relevant}$ challenge, we propose $\textbf{CMMLoc}$, an uncertainty-aware $\textbf{C}$auchy-$\textbf{M}$ixture-$\textbf{M}$odel ($\textbf{CMM}$) based framework for text-to-point-cloud $\textbf{Loc}$alization. To model the uncertain semantic relations between text and point cloud, we integrate CMM constraints as a prior during the interaction between the two modalities. We further design a spatial consolidation scheme to enable adaptive aggregation of different 3D objects with varying receptive fields. To achieve precise localization, we propose a cardinal direction integration module alongside a modality pre-alignment strategy, helping capture the spatial relationships among objects and bringing the 3D objects closer to the text modality. Comprehensive experiments validate that CMMLoc outperforms existing methods, achieving state-of-the-art results on the KITTI360Pose dataset. Codes are available in this GitHub repository https://github.com/kevin301342/CMMLoc.