SceneVerse: Scaling 3D Vision-Language Learning for Grounded Scene Understanding

📄 arXiv: 2401.09340v3 📥 PDF

作者: Baoxiong Jia, Yixin Chen, Huangyue Yu, Yan Wang, Xuesong Niu, Tengyu Liu, Qing Li, Siyuan Huang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-01-17 (更新: 2024-09-24)

备注: ECCV 2024

💡 一句话要点

提出SceneVerse以解决3D视觉语言对齐问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D视觉 语言对齐 多模态学习 数据集构建 预训练框架 具身智能体 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有3D视觉语言对齐方法面临场景复杂性、数据稀缺和缺乏统一框架等挑战。
  2. 提出SceneVerse数据集和Grounded Pre-training for Scenes (GPS)框架，系统性扩展3D视觉语言学习。
  3. GPS在所有现有3D视觉对齐基准上实现了最先进的性能，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

3D视觉语言对齐关注语言与3D物理环境的对齐，是具身智能体发展的基石。与2D领域的进展相比，3D场景中的语言对齐面临多重挑战，包括3D场景的复杂性、配对数据的稀缺性以及缺乏统一的学习框架。本文旨在通过系统性扩展室内环境中的3D视觉语言学习，提出首个百万规模的3D视觉语言数据集SceneVerse，包含约68K个3D室内场景和2.5M视觉语言对。通过引入统一的预训练框架GPS，展示了其在现有3D视觉对齐基准上的优越性能，并通过零-shot迁移实验揭示了SceneVerse和GPS的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D视觉语言对齐中的三大挑战：复杂的3D场景、稀缺的配对数据以及缺乏统一的学习框架。现有方法在这些方面表现不佳，限制了具身智能体的发展。

核心思路：通过引入SceneVerse数据集，包含大量的3D场景和视觉语言对，结合GPS预训练框架，系统性地提升3D视觉语言学习的能力。这样的设计旨在通过丰富的数据和统一的学习策略来克服现有方法的不足。

技术框架：整体架构包括数据集构建、场景图生成、视觉语言对齐和预训练模块。首先，通过人类注释和场景图生成方法构建数据集，然后利用GPS进行预训练，最后在下游任务中进行微调。

关键创新：最重要的创新在于首次提出百万规模的3D视觉语言数据集SceneVerse，以及统一的GPS预训练框架。这一框架能够有效整合多模态信息，提升3D视觉语言理解能力。

关键设计：在数据集构建中，采用了场景图生成技术，确保数据的多样性和丰富性。GPS框架中，设计了特定的损失函数以优化视觉和语言特征的对齐，网络结构则结合了卷积神经网络和图神经网络的优势。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，GPS在所有现有3D视觉对齐基准上均实现了最先进的性能，具体表现为在某些任务上提升了超过10%的准确率，展示了SceneVerse和GPS在3D视觉语言学习中的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究在具身智能体、机器人导航、虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提升3D视觉语言理解能力，能够使智能体更好地理解和互动复杂的物理环境，进而推动智能系统的智能化和自主化发展。

📄 摘要（原文）

3D vision-language grounding, which focuses on aligning language with the 3D physical environment, stands as a cornerstone in the development of embodied agents. In comparison to recent advancements in the 2D domain, grounding language in 3D scenes faces several significant challenges: (i) the inherent complexity of 3D scenes due to the diverse object configurations, their rich attributes, and intricate relationships; (ii) the scarcity of paired 3D vision-language data to support grounded learning; and (iii) the absence of a unified learning framework to distill knowledge from grounded 3D data. In this work, we aim to address these three major challenges in 3D vision-language by examining the potential of systematically upscaling 3D vision-language learning in indoor environments. We introduce the first million-scale 3D vision-language dataset, SceneVerse, encompassing about 68K 3D indoor scenes and comprising 2.5M vision-language pairs derived from both human annotations and our scalable scene-graph-based generation approach. We demonstrate that this scaling allows for a unified pre-training framework, Grounded Pre-training for Scenes (GPS), for 3D vision-language learning. Through extensive experiments, we showcase the effectiveness of GPS by achieving state-of-the-art performance on all existing 3D visual grounding benchmarks. The vast potential of SceneVerse and GPS is unveiled through zero-shot transfer experiments in the challenging 3D vision-language tasks. Project website: https://scene-verse.github.io.