Online 3D Scene Reconstruction Using Neural Object Priors
作者: Thomas Chabal, Shizhe Chen, Jean Ponce, Cordelia Schmid
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2025-03-24
备注: 3DV 2025. Project page: https://www.di.ens.fr/willow/research/online-scene-reconstruction/
💡 一句话要点
提出基于神经对象先验的在线3D场景重建方法，提升重建效率和完整性。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 在线3D重建 神经隐式表示 对象先验 特征网格插值 形状补全
📋 核心要点
- 现有基于神经隐式表示的场景重建方法在在线效率和形状补全方面存在不足，难以实时重建完整的三维场景。
- 该方法通过特征网格插值机制持续更新对象表示，并利用预构建的对象库和形状先验来初始化和补全新对象。
- 实验表明，该方法在重建精度和完整性上优于现有神经隐式模型，尤其是在真实场景中表现更佳。
📝 摘要（中文）
本文研究了给定RGB-D视频序列，在线进行对象级别场景重建的问题。虽然当前基于神经隐式表示的对象感知方法展现了潜力，但它们在在线重建效率和形状补全方面存在局限性。为了缓解上述限制，本文做出了两点主要贡献。首先，我们提出了一种特征网格插值机制，以在新的对象部分被揭示时，持续更新基于网格的、以对象为中心的神经隐式表示。其次，我们预先构建一个包含先前映射对象的对象库，并利用相应的形状先验来初始化新视频中的几何对象模型，随后使用新的视角以及合成的过去视角来完成它们，以避免丢失原始对象细节。在来自Replica数据集的合成环境、真实世界的ScanNet序列以及在我们实验室捕获的视频上进行的大量实验表明，我们的方法在重建精度和完整性方面优于最先进的神经隐式模型。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决RGB-D视频序列的在线3D场景重建问题，目标是在对象级别进行重建。现有基于神经隐式表示的方法虽然在静态场景重建上表现良好，但在在线场景重建中，由于需要实时更新模型，效率较低，并且在遮挡情况下难以完成对象形状的补全。
核心思路：论文的核心思路是结合神经隐式表示的表达能力和对象先验的补全能力，通过特征网格插值实现高效的在线更新，并利用预先构建的对象库提供形状先验，从而提高重建的完整性和准确性。这种结合使得模型能够快速适应新的观测数据，并利用已知的对象信息来推断未观测到的部分。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 对象检测与分割：从RGB-D图像中检测和分割出各个对象。2) 对象库构建：预先构建一个包含先前映射对象的对象库，每个对象都具有相应的形状先验。3) 特征网格插值：使用特征网格插值机制，根据新的观测数据持续更新对象中心的神经隐式表示。4) 形状先验初始化：利用对象库中的形状先验初始化新视频中的几何对象模型。5) 形状补全：使用新的视角以及合成的过去视角来完成对象形状的补全。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了特征网格插值机制，实现了高效的在线对象表示更新，避免了每次都重新训练整个模型。2) 引入了对象库和形状先验，利用已知的对象信息来指导新对象的重建，提高了重建的完整性和准确性。3) 结合了新的视角和合成的过去视角进行形状补全，避免了丢失原始对象细节。
关键设计：在特征网格插值方面，论文设计了一种连续更新网格特征的机制，根据新的观测数据调整网格特征的值。在形状先验方面，论文使用预先训练的神经隐式表示来编码对象库中的形状信息。在损失函数方面，论文使用了重建损失、形状先验损失等多种损失函数来约束模型的学习。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在Replica数据集、ScanNet数据集以及实验室自采集数据上进行了大量实验，结果表明该方法在重建精度和完整性方面均优于现有方法。例如，在ScanNet数据集上，该方法在重建完整性指标上取得了显著提升，证明了其在真实场景中的有效性。实验结果还表明，该方法能够有效地利用对象先验信息来补全缺失的几何信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人导航、增强现实、虚拟现实等领域。例如，机器人可以利用该技术实时构建周围环境的三维模型，从而进行自主导航和物体操作。在增强现实中，该技术可以用于将虚拟对象与真实场景进行无缝融合。此外，该技术还有潜力应用于三维地图构建、室内场景理解等领域。
📄 摘要（原文）
This paper addresses the problem of reconstructing a scene online at the level of objects given an RGB-D video sequence. While current object-aware neural implicit representations hold promise, they are limited in online reconstruction efficiency and shape completion. Our main contributions to alleviate the above limitations are twofold. First, we propose a feature grid interpolation mechanism to continuously update grid-based object-centric neural implicit representations as new object parts are revealed. Second, we construct an object library with previously mapped objects in advance and leverage the corresponding shape priors to initialize geometric object models in new videos, subsequently completing them with novel views as well as synthesized past views to avoid losing original object details. Extensive experiments on synthetic environments from the Replica dataset, real-world ScanNet sequences and videos captured in our laboratory demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art neural implicit models for this task in terms of reconstruction accuracy and completeness.