LOC: A General Language-Guided Framework for Open-Set 3D Occupancy Prediction

📄 arXiv: 2510.22141v1 📥 PDF

作者: Yuhang Gao, Xiang Xiang, Sheng Zhong, Guoyou Wang

分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG, cs.RO, eess.IV

发布日期: 2025-10-25

💡 一句话要点

LOC：一种通用的语言引导框架，用于开放集3D occupancy预测

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D occupancy预测 开放集识别 视觉-语言模型 对比学习 LiDAR数据融合

📋 核心要点

  1. 现有3D场景理解方法受限于3D数据集规模，难以有效利用视觉-语言模型的开放集能力。
  2. LOC框架通过融合多帧LiDAR数据、泊松重建和KNN语义分配，构建全面的体素表示，并利用密集对比学习缓解特征同质化。
  3. 实验表明，LOC在nuScenes数据集上实现了高精度的已知类别预测，并能有效区分未知类别，无需额外训练数据。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型(VLM)在开放集挑战中表现出显著进展。然而，3D数据集的有限可用性阻碍了它们在3D场景理解中的有效应用。我们提出了LOC，一个通用的语言引导框架，可以适应各种occupancy网络，支持监督和自监督学习范式。对于自监督任务，我们采用了一种融合多帧LiDAR点用于动态/静态场景的策略，使用泊松重建来填充空隙，并通过K近邻(KNN)为体素分配语义，以获得全面的体素表示。为了缓解直接高维特征蒸馏引起的特征过度同质化，我们引入了密集对比学习(DCL)。DCL利用密集体素语义信息和预定义的文本提示。这有效地增强了开放集识别，而无需密集的像素级监督，并且我们的框架还可以利用现有的ground truth来进一步提高性能。我们的模型预测嵌入在CLIP特征空间中的密集体素特征，整合文本和图像像素信息，并基于文本和语义相似性进行分类。在nuScenes数据集上的实验证明了该方法的优越性能，实现了已知类的高精度预测，并区分了未知类，而无需额外的训练数据。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放集3D occupancy预测问题，即在训练数据不包含所有类别的情况下，准确预测3D场景中每个体素的类别。现有方法通常依赖于大规模的3D标注数据，并且泛化能力有限，难以识别未见过的类别。视觉-语言模型虽然在开放集识别方面表现出色，但缺乏有效的3D场景理解方法来利用其能力。

核心思路：论文的核心思路是利用语言的语义信息来引导3D occupancy预测，从而提高模型的开放集识别能力。通过将3D体素特征嵌入到CLIP的特征空间中，模型可以利用文本描述来识别和区分不同的类别，包括未在训练集中出现的类别。此外，论文还提出了密集对比学习来缓解特征同质化问题，从而提高模型的判别能力。

技术框架：LOC框架包含以下几个主要模块：1) 多帧LiDAR数据融合和泊松重建，用于生成完整的3D体素表示；2) KNN语义分配，用于为每个体素分配语义标签；3) 特征编码器，用于将体素表示编码为CLIP特征；4) 密集对比学习模块，用于提高特征的判别能力；5) 分类器，基于文本和语义相似性进行体素分类。整体流程是：首先，对多帧LiDAR数据进行融合和重建，然后为每个体素分配语义标签。接着，使用特征编码器将体素表示编码为CLIP特征，并使用密集对比学习模块提高特征的判别能力。最后，使用分类器基于文本和语义相似性进行体素分类。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 提出了一个通用的语言引导框架，可以适应各种occupancy网络；2) 提出了密集对比学习方法，有效地缓解了特征同质化问题，提高了模型的开放集识别能力；3) 利用多帧LiDAR数据融合和泊松重建，生成了更完整的3D体素表示。

关键设计：在自监督学习中，使用多帧LiDAR点云融合，并使用泊松重建填充空洞。KNN算法用于体素语义标注。密集对比学习(DCL)损失函数的设计是关键，它利用密集体素语义信息和预定义的文本提示，通过对比学习来增强特征的判别能力。模型预测的体素特征嵌入到CLIP特征空间中，以便利用文本信息进行分类。分类器基于文本和语义相似性进行分类，例如计算体素特征与文本描述之间的余弦相似度。

📊 实验亮点

LOC在nuScenes数据集上取得了显著的性能提升。该方法实现了已知类的高精度预测，并能够有效区分未知类，而无需额外的训练数据。实验结果表明，LOC在开放集3D occupancy预测方面具有很强的竞争力，为未来的研究提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、场景理解等领域。通过利用语言信息，可以提高模型在复杂和动态环境中的感知能力，尤其是在面对未知的物体和场景时。未来的研究可以进一步探索如何利用更丰富的语言信息，例如场景描述和指令，来提高模型的理解和推理能力。

📄 摘要（原文）

Vision-Language Models (VLMs) have shown significant progress in open-set challenges. However, the limited availability of 3D datasets hinders their effective application in 3D scene understanding. We propose LOC, a general language-guided framework adaptable to various occupancy networks, supporting both supervised and self-supervised learning paradigms. For self-supervised tasks, we employ a strategy that fuses multi-frame LiDAR points for dynamic/static scenes, using Poisson reconstruction to fill voids, and assigning semantics to voxels via K-Nearest Neighbor (KNN) to obtain comprehensive voxel representations. To mitigate feature over-homogenization caused by direct high-dimensional feature distillation, we introduce Densely Contrastive Learning (DCL). DCL leverages dense voxel semantic information and predefined textual prompts. This efficiently enhances open-set recognition without dense pixel-level supervision, and our framework can also leverage existing ground truth to further improve performance. Our model predicts dense voxel features embedded in the CLIP feature space, integrating textual and image pixel information, and classifies based on text and semantic similarity. Experiments on the nuScenes dataset demonstrate the method's superior performance, achieving high-precision predictions for known classes and distinguishing unknown classes without additional training data.