GVSynergy-Det: Synergistic Gaussian-Voxel Representations for Multi-View 3D Object Detection

📄 arXiv: 2512.23176v1 📥 PDF

作者: Yi Zhang, Yi Wang, Lei Yao, Lap-Pui Chau

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-29

备注: 11 pages, 5 figures

💡 一句话要点

GVSynergy-Det：协同高斯-体素表示用于多视角3D目标检测

🎯 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目标检测 多视角几何 高斯溅射 体素表示 无监督学习

📋 核心要点

  1. 现有基于图像的3D目标检测方法难以兼顾高精度和弱监督，高精度方法依赖密集3D监督，而弱监督方法难以提取准确几何信息。
  2. GVSynergy-Det通过协同高斯-体素表示学习增强3D检测，利用高斯表示的精细表面细节和体素表示的结构化空间上下文。
  3. 实验表明，GVSynergy-Det在ScanNetV2和ARKitScenes数据集上取得了SOTA结果，且无需深度或密集3D几何监督。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为GVSynergy-Det的新框架，旨在通过协同高斯-体素表示学习来增强基于图像的3D目标检测。核心思想是连续高斯和离散体素表示能够捕捉互补的几何信息：高斯擅长建模精细的表面细节，而体素提供结构化的空间上下文。该框架引入了一种双重表示架构，该架构：（1）调整通用高斯溅射以提取用于检测任务的互补几何特征；（2）开发了一种跨表示增强机制，利用高斯场的几何细节来丰富体素特征。与以往依赖耗时的单场景优化或仅使用高斯表示进行深度正则化的方法不同，我们的协同策略通过可学习的集成直接利用来自两种表示的特征，从而实现更准确的目标定位。大量实验表明，GVSynergy-Det在具有挑战性的室内基准测试中实现了最先进的结果，在ScanNetV2和ARKitScenes数据集上均显著优于现有方法，且无需任何深度或密集3D几何监督（例如，点云或TSDF）。

🔬 方法详解

问题定义：基于图像的3D目标检测旨在仅使用RGB图像识别和定位3D空间中的对象。现有方法要么需要密集的3D监督才能实现高精度，要么在没有这种监督的情况下难以从图像中提取准确的几何信息。因此，如何在弱监督或无监督的情况下，提升基于图像的3D目标检测精度是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是利用高斯表示和体素表示的互补性。高斯表示擅长捕捉精细的表面细节，而体素表示提供结构化的空间上下文。通过协同利用这两种表示，可以更准确地进行3D目标检测。这种协同作用避免了对密集3D监督的依赖，并提升了弱监督条件下的几何信息提取能力。

技术框架：GVSynergy-Det框架包含两个主要模块：高斯特征提取模块和体素特征增强模块。首先，利用改进的高斯溅射（Gaussian Splatting）从多视角图像中提取高斯特征。然后，将场景划分为体素，并提取体素特征。接着，通过跨表示增强机制，利用高斯特征来丰富体素特征。最后，将增强后的体素特征输入到3D目标检测器中进行目标检测。

关键创新：该方法的核心创新在于提出了协同高斯-体素表示学习。与以往方法不同，该方法不是简单地将高斯表示作为深度正则化项，而是直接利用高斯特征和体素特征进行目标检测。此外，该方法还提出了跨表示增强机制，利用高斯特征来增强体素特征，从而更好地利用两种表示的互补性。

关键设计：在实现上，采用了可学习的集成方式来融合高斯特征和体素特征。具体来说，使用注意力机制来学习不同特征的重要性，并根据重要性对特征进行加权融合。此外，损失函数的设计也考虑了高斯表示和体素表示的特点，例如，使用高斯分布的KL散度来约束高斯表示的形状，并使用交叉熵损失来训练目标检测器。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GVSynergy-Det在ScanNetV2和ARKitScenes数据集上取得了显著的性能提升。在ScanNetV2数据集上，GVSynergy-Det在不使用任何深度监督的情况下，显著优于现有的基于图像的3D目标检测方法。在ARKitScenes数据集上，GVSynergy-Det也取得了SOTA结果，证明了该方法的有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

GVSynergy-Det在室内场景理解、机器人导航、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。该方法无需深度传感器，仅依赖RGB图像即可实现高精度的3D目标检测，降低了硬件成本，并提高了系统的鲁棒性。未来，该方法可以应用于智能家居、虚拟现实、增强现实等领域。

📄 摘要（原文）

Image-based 3D object detection aims to identify and localize objects in 3D space using only RGB images, eliminating the need for expensive depth sensors required by point cloud-based methods. Existing image-based approaches face two critical challenges: methods achieving high accuracy typically require dense 3D supervision, while those operating without such supervision struggle to extract accurate geometry from images alone. In this paper, we present GVSynergy-Det, a novel framework that enhances 3D detection through synergistic Gaussian-Voxel representation learning. Our key insight is that continuous Gaussian and discrete voxel representations capture complementary geometric information: Gaussians excel at modeling fine-grained surface details while voxels provide structured spatial context. We introduce a dual-representation architecture that: 1) adapts generalizable Gaussian Splatting to extract complementary geometric features for detection tasks, and 2) develops a cross-representation enhancement mechanism that enriches voxel features with geometric details from Gaussian fields. Unlike previous methods that either rely on time-consuming per-scene optimization or utilize Gaussian representations solely for depth regularization, our synergistic strategy directly leverages features from both representations through learnable integration, enabling more accurate object localization. Extensive experiments demonstrate that GVSynergy-Det achieves state-of-the-art results on challenging indoor benchmarks, significantly outperforming existing methods on both ScanNetV2 and ARKitScenes datasets, all without requiring any depth or dense 3D geometry supervision (e.g., point clouds or TSDF).