Task-Aware 3D Affordance Segmentation via 2D Guidance and Geometric Refinement

📄 arXiv: 2511.11702v1 📥 PDF

作者: Lian He, Meng Liu, Qilang Ye, Yu Zhou, Xiang Deng, Gangyi Ding

分类: cs.CV, cs.AI, eess.IV

发布日期: 2025-11-12

💡 一句话要点

提出TASA框架，融合2D引导与几何优化，实现任务感知的3D可交互区域分割

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 3D场景理解 可交互区域分割 具身智能 几何推理 自然语言指令

📋 核心要点

  1. 现有方法在3D可交互区域分割中忽略了几何信息，且计算成本高，限制了具身智能体在复杂环境中的应用。
  2. TASA框架融合2D语义线索和3D几何推理，以粗到精的方式分割，提升了分割的准确性和效率。
  3. 实验表明，TASA在SceneFun3D数据集上显著优于基线方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种任务感知的3D场景级可交互区域分割（TASA）框架，旨在通过自然语言指令理解3D场景中的可交互区域，从而使具身智能体能够在复杂环境中进行有意义的交互。现有方法主要集中在对象级别的可交互区域分割，或者简单地将2D预测提升到3D，忽略了点云中丰富的几何结构信息，并且计算成本高昂。为了解决这些局限性，TASA联合利用2D语义线索和3D几何推理，以粗到精的方式进行分割。TASA包含一个任务感知的2D可交互区域检测模块，从语言和视觉输入中识别可操作的点，从而引导任务相关视点的选择，提高检测效率。此外，还提出了一个3D可交互区域细化模块，将2D语义先验与局部3D几何信息相结合，生成精确且空间一致的3D可交互区域掩码。在SceneFun3D数据集上的实验表明，TASA在场景级可交互区域分割的准确性和效率方面均显著优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在3D场景级可交互区域分割任务中，主要存在两个痛点。一是忽略了点云中丰富的几何结构信息，导致分割精度不高。二是直接将2D预测提升到3D，计算成本高昂，难以应用于大规模场景。因此，如何有效利用几何信息，同时降低计算复杂度，是该任务的关键挑战。

核心思路：TASA的核心思路是联合利用2D语义线索和3D几何推理，以粗到精的方式进行可交互区域分割。首先，利用任务感知的2D检测模块快速定位潜在的可交互区域，减少后续3D处理的范围。然后，利用3D细化模块，结合2D语义先验和局部3D几何信息，提高分割精度。这种设计既考虑了语义信息，又充分利用了几何信息，同时降低了计算复杂度。

技术框架：TASA框架主要包含两个模块：任务感知的2D可交互区域检测模块和3D可交互区域细化模块。首先，2D检测模块接收语言指令和视觉输入，预测2D图像中的可交互区域。然后，根据2D预测结果选择任务相关的视点。接下来，3D细化模块将2D语义先验投影到3D点云，并结合局部3D几何信息，生成最终的3D可交互区域分割结果。

关键创新：TASA的关键创新在于其任务感知的2D检测模块和3D细化模块的结合。任务感知的2D检测模块能够根据语言指令快速定位潜在的可交互区域，减少了计算量。3D细化模块则能够有效融合2D语义先验和3D几何信息，提高了分割精度。与现有方法相比，TASA能够更有效地利用几何信息，同时降低计算复杂度。

关键设计：在2D检测模块中，使用了Transformer结构来处理语言指令和视觉输入，从而更好地理解任务需求。在3D细化模块中，使用了PointNet++结构来提取点云的局部几何特征，并结合2D语义先验进行分割。损失函数方面，使用了交叉熵损失函数来优化分割结果。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，TASA在SceneFun3D数据集上取得了显著的性能提升。在场景级可交互区域分割任务中，TASA的mIoU指标优于现有基线方法，提升幅度达到显著水平。此外，TASA在效率方面也表现出色，计算成本明显低于现有方法，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作、虚拟现实、增强现实等领域。例如，在机器人操作中，机器人可以根据自然语言指令，识别场景中的可交互区域，并执行相应的操作。在虚拟现实和增强现实中，用户可以通过自然语言与虚拟环境进行交互，从而获得更沉浸式的体验。此外，该研究还可以应用于自动驾驶领域，帮助车辆理解周围环境，并做出相应的决策。

📄 摘要（原文）

Understanding 3D scene-level affordances from natural language instructions is essential for enabling embodied agents to interact meaningfully in complex environments. However, this task remains challenging due to the need for semantic reasoning and spatial grounding. Existing methods mainly focus on object-level affordances or merely lift 2D predictions to 3D, neglecting rich geometric structure information in point clouds and incurring high computational costs. To address these limitations, we introduce Task-Aware 3D Scene-level Affordance segmentation (TASA), a novel geometry-optimized framework that jointly leverages 2D semantic cues and 3D geometric reasoning in a coarse-to-fine manner. To improve the affordance detection efficiency, TASA features a task-aware 2D affordance detection module to identify manipulable points from language and visual inputs, guiding the selection of task-relevant views. To fully exploit 3D geometric information, a 3D affordance refinement module is proposed to integrate 2D semantic priors with local 3D geometry, resulting in accurate and spatially coherent 3D affordance masks. Experiments on SceneFun3D demonstrate that TASA significantly outperforms the baselines in both accuracy and efficiency in scene-level affordance segmentation.