OVIR-3D: Open-Vocabulary 3D Instance Retrieval Without Training on 3D Data

📄 arXiv: 2311.02873v1 📥 PDF

作者: Shiyang Lu, Haonan Chang, Eric Pu Jing, Abdeslam Boularias, Kostas Bekris

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2023-11-06

💡 一句话要点

提出OVIR-3D以解决无3D数据训练的开放词汇3D实例检索问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 开放词汇检索 3D实例检索 多视图融合 2D区域提议 机器人导航 实时处理 无监督学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在3D对象实例检索中通常依赖于3D数据训练，限制了其应用范围和灵活性。
  2. OVIR-3D通过多视图融合2D区域提议到3D空间，利用文本查询实现开放词汇检索，避免了3D数据训练的需求。
  3. 实验结果显示，OVIR-3D在公共数据集和真实机器人环境中表现出色，具备实时检索能力，提升了检索效率。

📝 摘要（中文）

本文提出OVIR-3D，一种简单而有效的开放词汇3D对象实例检索方法，无需使用任何3D数据进行训练。该方法能够根据语言查询返回基于特征相似性的3D对象实例段的排名集合。通过将文本对齐的2D区域提议进行多视图融合到3D空间中，利用更易获取且通常规模更大的2D数据集，达成高效的检索过程。该融合过程在大多数室内3D场景中能够实时执行，且无需在3D空间中进行额外训练。实验结果表明，该方法在公共数据集和真实机器人上的有效性，展示了其在机器人导航和操作中的潜在应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在没有3D数据训练的情况下进行开放词汇3D对象实例检索的问题。现有方法通常依赖于大量的3D数据进行训练，导致灵活性不足和应用场景受限。

核心思路：OVIR-3D的核心思路是通过将文本对齐的2D区域提议融合到3D空间中，实现基于语言查询的3D实例检索。这种设计使得方法能够利用更易获取的2D数据集，避免了对3D数据的依赖。

技术框架：该方法的整体架构包括两个主要阶段：首先，使用2D区域提议网络生成与文本查询对齐的2D区域提议；其次，将这些2D提议通过多视图融合技术映射到3D空间中，最终返回与查询相关的3D对象实例段。

关键创新：OVIR-3D的主要创新在于其无需3D数据训练的开放词汇检索能力，通过有效的2D到3D的融合技术，显著提升了检索的灵活性和效率。与现有方法相比，该方法在不依赖3D数据的情况下，依然能够实现高效的检索。

关键设计：在设计中，采用了高效的2D区域提议网络，并通过精确的文本对齐机制确保提议的相关性。此外，融合过程的实时性设计使得该方法能够在大多数室内场景中快速执行，满足实际应用需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OVIR-3D在公共数据集上的检索准确率显著高于传统方法，且在真实机器人环境中实现了实时检索，展示了其在复杂场景中的有效性和应用前景。

🎯 应用场景

OVIR-3D的研究成果在机器人导航和操作等领域具有广泛的应用潜力。由于其无需3D数据训练的特性，该方法能够快速适应不同的环境和任务，为机器人在复杂场景中的自主决策提供支持，提升了智能系统的灵活性和实用性。

📄 摘要（原文）

This work presents OVIR-3D, a straightforward yet effective method for open-vocabulary 3D object instance retrieval without using any 3D data for training. Given a language query, the proposed method is able to return a ranked set of 3D object instance segments based on the feature similarity of the instance and the text query. This is achieved by a multi-view fusion of text-aligned 2D region proposals into 3D space, where the 2D region proposal network could leverage 2D datasets, which are more accessible and typically larger than 3D datasets. The proposed fusion process is efficient as it can be performed in real-time for most indoor 3D scenes and does not require additional training in 3D space. Experiments on public datasets and a real robot show the effectiveness of the method and its potential for applications in robot navigation and manipulation.