ExCap3D: Expressive 3D Scene Understanding via Object Captioning with Varying Detail

📄 arXiv: 2503.17044v1 📥 PDF

作者: Chandan Yeshwanth, David Rozenberszki, Angela Dai

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-21

备注: Project page: https://cy94.github.io/excap3d/, Video: https://www.youtube.com/watch?v=SQRV1l_0oY0

💡 一句话要点

ExCap3D：通过多粒度对象描述实现富有表现力的3D场景理解

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

关键词: 3D场景理解 对象描述 多粒度描述 视觉语言模型 ScanNet++

📋 核心要点

  1. 现有3D场景理解方法通常以单一粒度描述对象，忽略了对象部件的纹理、材质和形状等细节。
  2. ExCap3D模型通过生成对象及其部件的多粒度描述，实现更富有表现力的3D场景理解。
  3. ExCap3D在ScanNet++数据集上取得了显著的性能提升，对象级别和部件级别的Cider评分分别提高了17%和124%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种富有表现力的3D场景描述任务：给定一个3D场景，从多个粒度级别描述对象，包括高级别的对象描述和低级别的对象部件属性描述。为此，我们提出了ExCap3D模型，该模型以3D扫描作为输入，为扫描中检测到的每个对象生成精细的部件集合描述，以及以部件级别描述为条件的对象级别描述。ExCap3D旨在鼓励生成文本描述之间的语义一致性，以及潜在空间中的文本相似性，以进一步提高生成描述的质量。为了支持这项任务，我们利用视觉语言模型（VLM）进行多视角描述，生成了ExCap3D数据集。该数据集包含ScanNet++数据集上不同粒度级别的描述，包括947个室内场景中34k个3D对象的19万个文本描述。实验表明，ExCap3D生成的对象和部件级别描述的质量高于现有方法，Cider评分分别提高了17%和124%。我们的代码、数据集和模型将公开提供。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在描述3D室内场景中的对象时，通常只提供单一层级的描述，无法捕捉到对象部件的细粒度信息，如材质、纹理和形状等。这限制了对场景的全面理解，也阻碍了更高级别的任务，如机器人导航和交互。

核心思路：本文的核心思路是引入多粒度描述，即同时提供对象级别的高层描述和部件级别的低层描述。通过这种方式，可以更全面地捕捉对象的特征，从而实现更富有表现力的3D场景理解。模型设计上，部件级别的描述作为对象级别描述的条件，保证了描述的连贯性和一致性。

技术框架：ExCap3D模型包含以下主要模块：1) 3D场景输入模块，接收3D扫描数据；2) 对象检测模块，检测场景中的各个对象；3) 部件级别描述生成模块，为每个对象生成部件级别的详细描述；4) 对象级别描述生成模块，以部件级别描述为条件，生成对象级别的高层描述。整体流程是先生成部件级别的描述，再以此为基础生成对象级别的描述。

关键创新：ExCap3D的关键创新在于引入了多粒度描述的概念，并设计了一个能够生成这种描述的模型。此外，模型还鼓励生成文本描述之间的语义一致性，以及潜在空间中的文本相似性，从而提高生成描述的质量。与现有方法相比，ExCap3D能够提供更全面、更细致的场景描述。

关键设计：ExCap3D使用了视觉语言模型（VLM）进行多视角描述，从而生成高质量的训练数据。在模型训练过程中，使用了语义一致性损失和文本相似性损失，以保证生成描述的质量。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但此处未提供具体数值。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ExCap3D模型在ScanNet++数据集上进行了评估，实验结果表明，该模型生成的对象级别和部件级别的描述质量均优于现有方法。具体而言，对象级别的Cider评分提高了17%，部件级别的Cider评分提高了124%。这些结果表明，ExCap3D能够有效地生成高质量的多粒度3D场景描述。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实、智能家居等领域。通过提供更详细的3D场景描述，可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更智能的交互。在虚拟现实和增强现实中，可以提供更逼真的场景体验。在智能家居中，可以实现更智能的设备控制和场景管理。

📄 摘要（原文）

Generating text descriptions of objects in 3D indoor scenes is an important building block of embodied understanding. Existing methods do this by describing objects at a single level of detail, which often does not capture fine-grained details such as varying textures, materials, and shapes of the parts of objects. We propose the task of expressive 3D captioning: given an input 3D scene, describe objects at multiple levels of detail: a high-level object description, and a low-level description of the properties of its parts. To produce such captions, we present ExCap3D, an expressive 3D captioning model which takes as input a 3D scan, and for each detected object in the scan, generates a fine-grained collective description of the parts of the object, along with an object-level description conditioned on the part-level description. We design ExCap3D to encourage semantic consistency between the generated text descriptions, as well as textual similarity in the latent space, to further increase the quality of the generated captions. To enable this task, we generated the ExCap3D Dataset by leveraging a visual-language model (VLM) for multi-view captioning. The ExCap3D Dataset contains captions on the ScanNet++ dataset with varying levels of detail, comprising 190k text descriptions of 34k 3D objects in 947 indoor scenes. Our experiments show that the object- and part-level of detail captions generated by ExCap3D are of higher quality than those produced by state-of-the-art methods, with a Cider score improvement of 17% and 124% for object- and part-level details respectively. Our code, dataset and models will be made publicly available.