ObjectGS: Object-aware Scene Reconstruction and Scene Understanding via Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2507.15454v1 📥 PDF

作者: Ruijie Zhu, Mulin Yu, Linning Xu, Lihan Jiang, Yixuan Li, Tianzhu Zhang, Jiangmiao Pang, Bo Dai

分类: cs.GR, cs.AI, cs.CV, cs.HC

发布日期: 2025-07-21

备注: Accepted by ICCV 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出ObjectGS以解决3D场景重建与语义理解的统一问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D重建 语义理解 对象感知 神经高斯 全景分割 开放词汇 场景编辑

📋 核心要点

  1. 现有的3D重建方法缺乏对场景中各个对象的语义理解，限制了物体级感知能力。
  2. ObjectGS通过将场景视为独立对象的集合，使用局部锚点生成神经高斯，实现了对象级重建与语义理解的统一。
  3. 实验结果显示，ObjectGS在开放词汇和全景分割任务上优于现有方法，并能有效支持网格提取和场景编辑等应用。

📝 摘要（中文）

3D Gaussian Splatting因其高保真重建和实时新视角合成而闻名，但缺乏语义理解限制了其在物体级感知中的应用。本文提出了ObjectGS，一个对象感知框架，将3D场景重建与语义理解统一起来。ObjectGS将每个对象建模为局部锚点，生成神经高斯并共享对象ID，从而实现精确的物体级重建。在训练过程中，动态增长或修剪这些锚点并优化其特征，同时通过一热编码和分类损失强制执行清晰的语义约束。实验表明，ObjectGS在开放词汇和全景分割任务上超越了现有最先进的方法，并与网格提取和场景编辑等应用无缝集成。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有3D重建方法在语义理解方面的不足，尤其是在物体级感知中的局限性。现有方法通常将场景视为一个整体，无法有效识别和重建其中的独立对象。

核心思路：ObjectGS的核心思想是将每个对象视为局部锚点，通过生成神经高斯并共享对象ID，实现对场景的精确重建和语义理解。这种设计使得模型能够动态调整锚点，从而更好地适应不同场景的复杂性。

技术框架：ObjectGS的整体架构包括锚点生成、特征优化和语义约束三个主要模块。在训练过程中，模型会动态增长或修剪锚点，并通过一热编码和分类损失来强化语义信息。

关键创新：ObjectGS的主要创新在于将3D重建与语义理解相结合，通过局部锚点的方式实现对象级重建，这与传统方法的整体视角形成鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，ObjectGS采用了一热编码作为对象ID的表示方式，并引入分类损失以确保语义约束的有效性。此外，锚点的动态调整机制也是其重要设计之一。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，ObjectGS在开放词汇和全景分割任务上表现优异，超越了现有最先进的方法，具体性能提升幅度达到XX%。此外，该方法在网格提取和场景编辑等应用中也展现了良好的兼容性和实用性。

🎯 应用场景

ObjectGS的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括虚拟现实、增强现实和自动驾驶等。通过实现高精度的3D场景重建与语义理解，该框架能够提升环境感知能力，支持更复杂的交互和决策过程。未来，该技术有望推动智能机器人和自动化系统的发展。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting is renowned for its high-fidelity reconstructions and real-time novel view synthesis, yet its lack of semantic understanding limits object-level perception. In this work, we propose ObjectGS, an object-aware framework that unifies 3D scene reconstruction with semantic understanding. Instead of treating the scene as a unified whole, ObjectGS models individual objects as local anchors that generate neural Gaussians and share object IDs, enabling precise object-level reconstruction. During training, we dynamically grow or prune these anchors and optimize their features, while a one-hot ID encoding with a classification loss enforces clear semantic constraints. We show through extensive experiments that ObjectGS not only outperforms state-of-the-art methods on open-vocabulary and panoptic segmentation tasks, but also integrates seamlessly with applications like mesh extraction and scene editing. Project page: https://ruijiezhu94.github.io/ObjectGS_page