Text2Loc++: Generalizing 3D Point Cloud Localization from Natural Language

📄 arXiv: 2511.15308v1 📥 PDF

作者: Yan Xia, Letian Shi, Yilin Di, Joao F. Henriques, Daniel Cremers

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-19

备注: This paper builds upon and extends our earlier conference paper Text2Loc presented at CVPR 2024

💡 一句话要点

Text2Loc++：提出一种基于自然语言的通用3D点云定位方法

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

关键词: 3D点云定位 自然语言理解 跨模态学习 Transformer网络 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以利用复杂自然语言描述精确定位3D点云子地图，缺乏对语言和点云之间深层语义关联的有效建模。
  2. Text2Loc++通过分层Transformer和注意力机制，实现语言和点云的粗到精跨模态对齐，并引入掩码实例训练和模态感知对比学习。
  3. 在KITTI360Pose数据集上，Text2Loc++的性能超越现有方法高达15%，并在新数据集上展现出良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决利用复杂多样的自然语言描述定位3D点云子地图的问题，并提出了Text2Loc++，一种用于语言和点云之间有效跨模态对齐的新型神经网络，采用由粗到精的定位流程。为了支持基准测试，我们引入了一个新的城市级数据集，涵盖来自不同城市场景的彩色和非彩色点云，并将位置描述组织成三个语言复杂程度的级别。在全局位置识别阶段，Text2Loc++结合了预训练语言模型与具有最大池化的分层Transformer（HTM）以进行句子级语义理解，并采用基于注意力的点云编码器以进行空间理解。我们进一步提出了掩码实例训练（MIT）来过滤掉未对齐的对象并提高多模态鲁棒性。为了增强嵌入空间，我们引入了模态感知分层对比学习（MHCL），结合了跨模态、子地图、文本和实例级别的损失。在精细定位阶段，我们完全移除了显式的文本-实例匹配，并设计了一个基于原型地图克隆（PMC）和级联交叉注意力Transformer（CCAT）的轻量级但功能强大的框架。在KITTI360Pose数据集上的大量实验表明，Text2Loc++优于现有方法高达15%。此外，所提出的模型在新的数据集上进行评估时表现出强大的泛化能力，有效地处理了复杂的语言表达和各种城市环境。代码和数据集将公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用自然语言描述在3D点云地图中定位特定区域的问题。现有方法通常难以处理复杂多样的自然语言描述，并且缺乏有效的跨模态对齐机制，导致定位精度不高，泛化能力较弱。

核心思路：论文的核心思路是构建一个由粗到精的跨模态对齐框架，首先进行全局位置识别，然后进行精细定位。通过结合预训练语言模型和分层Transformer，提取句子级别的语义信息，并利用注意力机制的点云编码器进行空间理解。同时，引入掩码实例训练和模态感知对比学习，增强模型的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：Text2Loc++的整体框架包含两个主要阶段：全局位置识别和精细定位。全局位置识别阶段，使用预训练语言模型和分层Transformer（HTM）提取文本特征，使用基于注意力的点云编码器提取点云特征，并通过对比学习进行跨模态对齐。精细定位阶段，采用原型地图克隆（PMC）和级联交叉注意力Transformer（CCAT），实现更精确的定位。

关键创新：论文的关键创新点包括：1) 提出了Text2Loc++网络，用于自然语言和3D点云之间的有效跨模态对齐；2) 引入了掩码实例训练（MIT），用于过滤掉未对齐的对象，提高多模态鲁棒性；3) 提出了模态感知分层对比学习（MHCL），增强嵌入空间；4) 设计了基于原型地图克隆（PMC）和级联交叉注意力Transformer（CCAT）的轻量级精细定位框架。

关键设计：在全局位置识别阶段，HTM使用多层Transformer块，并通过最大池化提取句子级别的语义信息。点云编码器使用注意力机制，关注点云中的关键区域。MHCL包含跨模态、子地图、文本和实例级别的损失，以增强嵌入空间的区分性。在精细定位阶段，PMC通过克隆原型地图，生成候选区域，CCAT则用于计算文本和候选区域之间的相似度。

📊 实验亮点

Text2Loc++在KITTI360Pose数据集上取得了显著的性能提升，超越现有方法高达15%。此外，该模型在新的城市级数据集上表现出强大的泛化能力，能够有效处理复杂的语言表达和各种城市环境，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自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。例如，在自动驾驶中，可以通过自然语言指令引导车辆到达特定位置；在机器人导航中，可以利用自然语言描述帮助机器人在复杂环境中进行定位和导航；在增强现实中，可以根据用户的语言描述，在3D场景中定位和展示相关信息。

📄 摘要（原文）

We tackle the problem of localizing 3D point cloud submaps using complex and diverse natural language descriptions, and present Text2Loc++, a novel neural network designed for effective cross-modal alignment between language and point clouds in a coarse-to-fine localization pipeline. To support benchmarking, we introduce a new city-scale dataset covering both color and non-color point clouds from diverse urban scenes, and organize location descriptions into three levels of linguistic complexity. In the global place recognition stage, Text2Loc++ combines a pretrained language model with a Hierarchical Transformer with Max pooling (HTM) for sentence-level semantics, and employs an attention-based point cloud encoder for spatial understanding. We further propose Masked Instance Training (MIT) to filter out non-aligned objects and improve multimodal robustness. To enhance the embedding space, we introduce Modality-aware Hierarchical Contrastive Learning (MHCL), incorporating cross-modal, submap-, text-, and instance-level losses. In the fine localization stage, we completely remove explicit text-instance matching and design a lightweight yet powerful framework based on Prototype-based Map Cloning (PMC) and a Cascaded Cross-Attention Transformer (CCAT). Extensive experiments on the KITTI360Pose dataset show that Text2Loc++ outperforms existing methods by up to 15%. In addition, the proposed model exhibits robust generalization when evaluated on the new dataset, effectively handling complex linguistic expressions and a wide variety of urban environments. The code and dataset will be made publicly available.