Learning 4D Panoptic Scene Graph Generation from Rich 2D Visual Scene

📄 arXiv: 2503.15019v1 📥 PDF

作者: Shengqiong Wu, Hao Fei, Jingkang Yang, Xiangtai Li, Juncheng Li, Hanwang Zhang, Tat-seng Chua

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-19

备注: CVPR 2025

💡 一句话要点

提出基于2D视觉场景知识迁移的4D全景场景图生成框架，解决数据稀缺问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 4D全景场景图 场景图生成 迁移学习 大型语言模型 视觉场景理解

📋 核心要点

  1. 现有4D全景场景图研究面临数据稀缺和词汇表外问题，限制了模型性能。
  2. 利用2D视觉场景的丰富标注信息，通过迁移学习增强4D场景的学习能力。
  3. 实验结果表明，该方法显著优于现有基线模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的4D全景场景图（4D-PSG）生成框架，旨在利用丰富的2D视觉场景标注来增强4D场景的学习，从而解决当前4D-PSG研究中数据稀缺和词汇表外问题。该框架集成了4D大型语言模型（4D-LLM）和3D掩码解码器，用于端到端地生成4D-PSG。同时，设计了一种链式场景图推理机制，利用LLM的开放词汇能力迭代地推断准确而全面的对象和关系标签。最重要的是，提出了一个2D到4D视觉场景的迁移学习框架，通过时空场景超越策略，将丰富的2D场景图标注中的维度不变特征有效地迁移到4D场景，从而弥补了4D-PSG中的数据稀缺问题。在基准数据集上的大量实验表明，该方法显著优于基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：当前4D全景场景图（4D-PSG）生成面临数据稀缺的问题，导致模型难以学习到全面的场景表示，并且容易出现词汇表外的问题，限制了模型的泛化能力。此外，现有的基准生成方法通常采用流水线式的处理方式，导致性能并非最优。

核心思路：论文的核心思路是利用丰富的2D视觉场景标注信息，通过迁移学习的方式，将2D场景中的知识迁移到4D场景中，从而缓解4D-PSG数据稀缺的问题。同时，结合大型语言模型（LLM）的开放词汇能力，提升模型对场景中对象和关系的理解能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 4D大型语言模型（4D-LLM），用于生成4D场景图；2) 3D掩码解码器，用于从4D场景中提取3D掩码信息；3) 链式场景图推理机制，利用LLM迭代地推断对象和关系标签；4) 2D到4D视觉场景迁移学习框架，将2D场景的知识迁移到4D场景。

关键创新：最重要的创新点在于提出了2D到4D视觉场景的迁移学习框架。该框架通过时空场景超越策略，将2D场景中的维度不变特征迁移到4D场景中，有效地弥补了4D-PSG数据稀缺的问题。与现有方法相比，该方法能够更好地利用2D场景的丰富信息，提升4D-PSG的生成性能。

关键设计：论文设计了时空场景超越策略，用于提取2D场景中的维度不变特征，例如对象类别、属性和关系等。此外，论文还设计了链式场景图推理机制，利用LLM的开放词汇能力，迭代地推断对象和关系标签，从而提升场景图的完整性和准确性。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在4D-PSG生成任务上显著优于现有基线模型。具体的性能提升幅度在论文中有详细的量化数据。通过2D到4D的迁移学习，模型能够更好地利用2D场景的丰富信息，从而提升4D场景的理解能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。通过生成准确的4D全景场景图，可以帮助智能体更好地理解和感知周围环境，从而做出更合理的决策。未来，该技术有望应用于更复杂的动态场景理解和交互任务中。

📄 摘要（原文）

The latest emerged 4D Panoptic Scene Graph (4D-PSG) provides an advanced-ever representation for comprehensively modeling the dynamic 4D visual real world. Unfortunately, current pioneering 4D-PSG research can primarily suffer from data scarcity issues severely, as well as the resulting out-of-vocabulary problems; also, the pipeline nature of the benchmark generation method can lead to suboptimal performance. To address these challenges, this paper investigates a novel framework for 4D-PSG generation that leverages rich 2D visual scene annotations to enhance 4D scene learning. First, we introduce a 4D Large Language Model (4D-LLM) integrated with a 3D mask decoder for end-to-end generation of 4D-PSG. A chained SG inference mechanism is further designed to exploit LLMs' open-vocabulary capabilities to infer accurate and comprehensive object and relation labels iteratively. Most importantly, we propose a 2D-to-4D visual scene transfer learning framework, where a spatial-temporal scene transcending strategy effectively transfers dimension-invariant features from abundant 2D SG annotations to 4D scenes, effectively compensating for data scarcity in 4D-PSG. Extensive experiments on the benchmark data demonstrate that we strikingly outperform baseline models by a large margin, highlighting the effectiveness of our method.