GraphSeg: Segmented 3D Representations via Graph Edge Addition and Contraction

📄 arXiv: 2504.03129v1 📥 PDF

作者: Haozhan Tang, Tianyi Zhang, Oliver Kroemer, Matthew Johnson-Roberson, Weiming Zhi

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-04-04

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

GraphSeg：通过图边增删实现3D场景分割，提升机器人操作性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D物体分割 图神经网络 机器人操作 场景理解 双重对应图 图边增删 2D图像分割

📋 核心要点

  1. 现有方法在3D场景中进行物体分割时，存在过分割和跨视角掩码不一致的问题，难以直接应用2D图像分割的先进成果。
  2. GraphSeg的核心思想是构建双重对应图，通过图边增删和图收缩，将2D分割结果融合为一致的3D物体分割。
  3. 实验表明，GraphSeg在桌面场景中实现了优于现有方法的分割精度，并提升了机器人操作任务的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出GraphSeg框架，旨在从稀疏的2D图像集中生成一致的3D物体分割，无需深度信息。GraphSeg通过添加图边来构建双重对应图：一个基于2D像素级相似性，另一个基于推断的3D结构。分割被形式化为边添加和随后的图收缩问题，从而将多个2D掩码合并为统一的物体级分割。然后，可以利用3D基础模型来生成分割的3D表示。GraphSeg以显著更少的图像和更高的精度实现了鲁棒的分割性能，优于现有方法。实验表明，GraphSeg在桌面场景中实现了最先进的性能，并提高了下游机器人操作任务的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人如何在非结构化环境中准确分割3D物体的问题。现有方法，特别是直接应用2D图像分割模型（如SAM）到3D场景时，常常出现过分割现象，且难以保证不同视角下分割结果的一致性，这限制了机器人在3D环境中的感知和操作能力。

核心思路：GraphSeg的核心思路是将3D物体分割问题转化为图上的边添加和收缩问题。通过构建基于2D图像相似性和推断3D结构的双重对应图，利用图算法将来自不同视角的2D分割结果融合为一致的3D物体分割。这种方法避免了直接处理3D点云或深度信息，而是利用2D图像的语义信息和几何约束来推断3D结构。

技术框架：GraphSeg的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 2D图像分割：使用现有的2D分割模型（如SAM）对输入图像进行分割，生成初始的2D掩码。2) 双重对应图构建：构建两个图：一个是基于2D像素级相似性的图，另一个是基于推断的3D结构的图。3) 图边添加：根据2D相似性和3D结构信息，向图中添加边，连接属于同一物体的不同分割区域。4) 图收缩：通过图收缩算法，将连接的分割区域合并为统一的物体级分割。5) 3D表示生成：利用3D基础模型，将分割结果转换为3D表示。

关键创新：GraphSeg的关键创新在于将3D物体分割问题转化为图上的边操作问题，并利用双重对应图来融合2D分割结果。与直接处理3D数据的方法相比，GraphSeg避免了深度信息的依赖，并能够更好地利用2D图像的语义信息。此外，GraphSeg的图收缩算法能够有效地合并过分割的区域，生成一致的物体级分割。

关键设计：GraphSeg的关键设计包括：1) 双重对应图的构建方式：如何有效地利用2D像素级相似性和推断的3D结构信息来构建图的节点和边。2) 图边添加的策略：如何根据2D相似性和3D结构信息来确定哪些边应该被添加。3) 图收缩算法：如何设计一个有效的图收缩算法，将连接的分割区域合并为统一的物体级分割。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GraphSeg在桌面场景中实现了最先进的分割性能，优于现有的方法。实验结果表明，GraphSeg能够以显著更少的图像和更高的精度实现鲁棒的分割。此外，GraphSeg还提高了下游机器人操作任务的性能，证明了其在实际应用中的价值。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示（未知）。

🎯 应用场景

GraphSeg在机器人操作、场景理解、增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更智能的导航、抓取和操作。此外，GraphSeg还可以用于生成高质量的3D场景模型，为增强现实应用提供支持。未来，该技术有望应用于自动驾驶、智能家居等领域。

📄 摘要（原文）

Robots operating in unstructured environments often require accurate and consistent object-level representations. This typically requires segmenting individual objects from the robot's surroundings. While recent large models such as Segment Anything (SAM) offer strong performance in 2D image segmentation. These advances do not translate directly to performance in the physical 3D world, where they often over-segment objects and fail to produce consistent mask correspondences across views. In this paper, we present GraphSeg, a framework for generating consistent 3D object segmentations from a sparse set of 2D images of the environment without any depth information. GraphSeg adds edges to graphs and constructs dual correspondence graphs: one from 2D pixel-level similarities and one from inferred 3D structure. We formulate segmentation as a problem of edge addition, then subsequent graph contraction, which merges multiple 2D masks into unified object-level segmentations. We can then leverage \emph{3D foundation models} to produce segmented 3D representations. GraphSeg achieves robust segmentation with significantly fewer images and greater accuracy than prior methods. We demonstrate state-of-the-art performance on tabletop scenes and show that GraphSeg enables improved performance on downstream robotic manipulation tasks. Code available at https://github.com/tomtang502/graphseg.git.