UniM-OV3D: Uni-Modality Open-Vocabulary 3D Scene Understanding with Fine-Grained Feature Representation

📄 arXiv: 2401.11395v3 📥 PDF

作者: Qingdong He, Jinlong Peng, Zhengkai Jiang, Kai Wu, Xiaozhong Ji, Jiangning Zhang, Yabiao Wang, Chengjie Wang, Mingang Chen, Yunsheng Wu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-21 (更新: 2024-04-21)

备注: Accepted by IJCAI 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出UniM-OV3D以解决3D开放词汇场景理解问题

🎯 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场景理解 开放词汇 多模态融合 特征提取 语义分割 实例分割 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法未能充分利用3D领域中的所有模态信息，且特征表示的细粒度不足，导致开放词汇场景理解的效果不佳。
  2. 本文提出的UniM-OV3D网络通过对齐点云与图像、语言和深度信息，设计了分层特征提取模块，以实现更全面的特征表示。
  3. 实验结果显示，UniM-OV3D在开放词汇语义和实例分割任务中表现优异，超越了多个基准数据集的现有技术水平。

📝 摘要（中文）

3D开放词汇场景理解旨在识别超出基础标签空间的任意新类别。然而，现有方法未能充分利用3D领域中的所有模态信息，并且在特征表示的细粒度上存在不足。本文提出了一种统一的多模态3D开放词汇场景理解网络UniM-OV3D，该网络将点云与图像、语言和深度信息对齐。为了更好地整合点云的全局和局部特征，我们设计了一个分层点云特征提取模块，以学习全面的细粒度特征表示。此外，为了促进从描述中学习粗到细的点语义表示，我们提出利用分层3D描述对，利用几何约束来处理3D场景的不同视角。大量实验结果表明，我们的方法在开放词汇语义和实例分割方面的有效性和优越性，在ScanNet、ScanNet200、S3IDS和nuScenes等室内和室外基准上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D开放词汇场景理解中的模态信息利用不足和特征表示细粒度不足的问题。现有方法未能有效整合不同模态的信息，导致识别新类别的能力受限。

核心思路：论文提出的UniM-OV3D网络通过对齐多种模态（点云、图像、语言和深度），并设计分层特征提取模块，来提升特征表示的细粒度和综合性。这样的设计使得网络能够更好地捕捉到场景中的细节信息。

技术框架：UniM-OV3D的整体架构包括多个主要模块：首先是点云特征提取模块，其次是图像和语言信息的对齐模块，最后是基于分层3D描述对的语义表示学习模块。各模块之间通过特征融合机制进行连接，以实现信息的高效流动。

关键创新：最重要的技术创新在于分层点云特征提取模块和分层3D描述对的使用，这使得网络能够在不同视角下有效学习几何约束，从而提升语义理解的准确性。与现有方法相比，UniM-OV3D在特征表示的细粒度和多模态融合上具有显著优势。

关键设计：在网络设计中，采用了多层次的特征提取策略，结合了不同尺度的点云特征。同时，损失函数设计上考虑了语义一致性和几何约束，以确保模型在训练过程中能够有效学习到有用的特征表示。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

在多个基准数据集上，UniM-OV3D在开放词汇语义和实例分割任务中表现优异，取得了最先进的性能。例如，在ScanNet和nuScenes数据集上，模型的性能提升幅度超过了现有技术，显示出其在实际应用中的强大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和增强现实等场景理解任务。通过提升3D场景的开放词汇理解能力，UniM-OV3D能够为智能系统提供更丰富的环境感知能力，从而在复杂场景中实现更高效的决策和操作。未来，该技术有望推动智能城市、智能家居等领域的发展。

📄 摘要（原文）

3D open-vocabulary scene understanding aims to recognize arbitrary novel categories beyond the base label space. However, existing works not only fail to fully utilize all the available modal information in the 3D domain but also lack sufficient granularity in representing the features of each modality. In this paper, we propose a unified multimodal 3D open-vocabulary scene understanding network, namely UniM-OV3D, which aligns point clouds with image, language and depth. To better integrate global and local features of the point clouds, we design a hierarchical point cloud feature extraction module that learns comprehensive fine-grained feature representations. Further, to facilitate the learning of coarse-to-fine point-semantic representations from captions, we propose the utilization of hierarchical 3D caption pairs, capitalizing on geometric constraints across various viewpoints of 3D scenes. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of our method in open-vocabulary semantic and instance segmentation, which achieves state-of-the-art performance on both indoor and outdoor benchmarks such as ScanNet, ScanNet200, S3IDS and nuScenes. Code is available at https://github.com/hithqd/UniM-OV3D.