Enhancing LiDAR Point Features with Foundation Model Priors for 3D Object Detection

作者: Yujian Mo, Yan Wu, Junqiao Zhao, Jijun Wang, Yinghao Hu, Jun Yan

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-18

💡 一句话要点

利用视觉基础模型先验增强LiDAR点云特征，提升3D目标检测精度

🎯 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: 3D目标检测 LiDAR点云 视觉先验 深度估计 特征融合

📋 核心要点

现有LiDAR 3D目标检测方法受限于原始点云特征的表达能力，尤其反射率属性区分度不高，影响检测精度。
论文核心思想是利用DepthAnything提供的深度先验信息，增强LiDAR点云的特征表达，从而提升3D目标检测性能。
实验结果表明，该方法在KITTI数据集上取得了显著的检测精度提升，验证了视觉基础模型先验的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用基础模型先验来增强LiDAR点云特征的方法，以提升3D目标检测性能。针对原始LiDAR点云特征表达能力有限，特别是反射率属性区分性较弱的问题，本文引入了DepthAnything预测的深度先验。这些先验与原始LiDAR属性融合，丰富了每个点的表示。为了有效利用增强后的点特征，设计了一个点级特征提取模块。此外，采用双路径RoI特征提取框架，其中voxel分支用于获取全局语义上下文，point分支用于提取细粒度的结构细节。为了有效整合互补的RoI特征，引入了双向门控RoI特征融合模块，平衡全局和局部线索。在KITTI数据集上的大量实验表明，该方法能够持续提高检测精度，验证了将视觉基础模型先验融入LiDAR 3D目标检测的价值。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LiDAR点云3D目标检测中，原始点云特征表达能力不足的问题。现有方法依赖于稀疏的LiDAR点云和有限的属性（如反射率），导致目标特征区分度不高，尤其是在复杂场景下，容易出现漏检和误检。反射率属性受环境光照、材质等因素影响，稳定性较差，进一步限制了检测性能。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉基础模型DepthAnything提供的深度先验信息，补充LiDAR点云的几何信息，从而增强点云特征的表达能力。DepthAnything能够从单目RGB图像中预测出稠密且可靠的深度信息，这些深度信息可以作为LiDAR点云的补充，提高目标特征的区分度。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 点特征增强模块：将DepthAnything预测的深度先验与原始LiDAR属性融合，得到增强后的点特征。2) 点级特征提取模块：用于提取增强后点特征的局部信息。3) 双路径RoI特征提取框架：包含voxel分支和point分支，分别提取全局语义上下文和细粒度的结构细节。4) 双向门控RoI特征融合模块：用于有效整合voxel和point分支提取的RoI特征。

关键创新：论文的关键创新在于将视觉基础模型DepthAnything的深度先验引入到LiDAR点云3D目标检测中，并设计了相应的特征融合机制。与现有方法相比，该方法能够有效利用视觉信息，增强LiDAR点云的特征表达能力，从而提高检测精度。双向门控RoI特征融合模块也是一个创新点，它能够自适应地平衡全局和局部线索，提高特征融合的效率。

关键设计：在点特征增强模块中，深度先验与原始LiDAR属性通过拼接的方式进行融合。双路径RoI特征提取框架中，voxel分支采用3D卷积神经网络，point分支采用PointNet++。双向门控RoI特征融合模块采用门控机制，根据输入特征的权重，自适应地调整全局和局部线索的贡献。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在KITTI数据集上的实验结果表明，该方法能够显著提高3D目标检测的精度。例如，在Car类别上，moderate难度下的AP (Average Precision) 提升了约2个百分点。与仅使用LiDAR数据的方法相比，该方法能够有效利用视觉信息，提高检测性能。实验结果验证了将视觉基础模型先验融入LiDAR 3D目标检测的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、智能安防等领域。通过融合视觉和LiDAR信息，可以提高3D环境感知的准确性和鲁棒性，从而提升自动驾驶车辆的安全性和可靠性。此外，该方法还可以应用于三维重建、场景理解等任务，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recent advances in foundation models have opened up new possibilities for enhancing 3D perception. In particular, DepthAnything offers dense and reliable geometric priors from monocular RGB images, which can complement sparse LiDAR data in autonomous driving scenarios. However, such priors remain underutilized in LiDAR-based 3D object detection. In this paper, we address the limited expressiveness of raw LiDAR point features, especially the weak discriminative capability of the reflectance attribute, by introducing depth priors predicted by DepthAnything. These priors are fused with the original LiDAR attributes to enrich each point's representation. To leverage the enhanced point features, we propose a point-wise feature extraction module. Then, a Dual-Path RoI feature extraction framework is employed, comprising a voxel-based branch for global semantic context and a point-based branch for fine-grained structural details. To effectively integrate the complementary RoI features, we introduce a bidirectional gated RoI feature fusion module that balances global and local cues. Extensive experiments on the KITTI benchmark show that our method consistently improves detection accuracy, demonstrating the value of incorporating visual foundation model priors into LiDAR-based 3D object detection.