N2F2: Hierarchical Scene Understanding with Nested Neural Feature Fields

📄 arXiv: 2403.10997v2 📥 PDF

作者: Yash Bhalgat, Iro Laina, João F. Henriques, Andrew Zisserman, Andrea Vedaldi

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR, cs.LG

发布日期: 2024-03-16 (更新: 2024-07-28)

备注: ECCV 2024

💡 一句话要点

提出N2F2以解决复杂场景理解问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 复杂场景理解 层次监督 神经特征场 3D分割 语义分组 多模态学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂场景理解中难以处理多层次的抽象和细节，导致理解能力不足。
  2. 论文提出的N2F2方法通过层次监督学习单一特征场，灵活定义场景属性的层次结构。
  3. 实验结果表明，N2F2在开放词汇3D分割和定位任务上显著优于现有的特征场蒸馏方法。

📝 摘要（中文）

理解复杂场景在多个抽象层次上仍然是计算机视觉中的一项艰巨挑战。为此，我们提出了嵌套神经特征场（N2F2），这是一种新颖的方法，利用层次监督学习单一特征场，其中同一高维特征中的不同维度编码不同粒度的场景属性。我们的方法允许灵活定义层次结构，针对物理维度或语义，或两者结合，从而实现对场景的全面和细致理解。我们利用一个二维无类分割模型在图像空间提供语义上有意义的像素分组，并查询CLIP视觉编码器以获取这些分段的语言对齐嵌入。我们提出的层次监督方法将特征场的不同嵌套维度分配给CLIP嵌入的提炼，使用不同物理尺度的延迟体积渲染，创建粗到细的表示。大量实验表明，我们的方法在开放词汇3D分割和定位等任务上超越了最先进的特征场蒸馏方法，展示了学习的嵌套特征场的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决复杂场景理解中的多层次抽象问题。现有方法往往无法有效处理不同粒度的场景属性，导致理解的局限性。

核心思路：N2F2方法通过嵌套神经特征场的设计，利用层次监督学习来提炼场景特征。不同维度的特征编码了场景的多层次信息，允许灵活的层次定义。

技术框架：整体架构包括一个二维无类分割模型用于生成语义分组，接着使用CLIP视觉编码器获取语言对齐的嵌入，最后通过层次监督将这些嵌入映射到特征场的不同维度。

关键创新：最重要的创新在于引入了层次监督机制，使得特征场能够在不同物理尺度上进行有效的特征提炼，与传统方法相比，提供了更为细致的场景理解能力。

关键设计：在模型设计中，采用了延迟体积渲染技术来处理不同尺度的特征提炼，损失函数设计上考虑了多层次的特征一致性，确保了学习过程的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，N2F2在开放词汇3D分割任务中比最先进的特征场蒸馏方法提升了显著的性能，具体表现为在多个基准数据集上取得了更高的准确率和更好的场景理解能力。

🎯 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、虚拟现实等，能够为复杂场景的理解提供更为精准的支持。未来，N2F2有望在多模态融合和智能交互等领域发挥重要作用，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Understanding complex scenes at multiple levels of abstraction remains a formidable challenge in computer vision. To address this, we introduce Nested Neural Feature Fields (N2F2), a novel approach that employs hierarchical supervision to learn a single feature field, wherein different dimensions within the same high-dimensional feature encode scene properties at varying granularities. Our method allows for a flexible definition of hierarchies, tailored to either the physical dimensions or semantics or both, thereby enabling a comprehensive and nuanced understanding of scenes. We leverage a 2D class-agnostic segmentation model to provide semantically meaningful pixel groupings at arbitrary scales in the image space, and query the CLIP vision-encoder to obtain language-aligned embeddings for each of these segments. Our proposed hierarchical supervision method then assigns different nested dimensions of the feature field to distill the CLIP embeddings using deferred volumetric rendering at varying physical scales, creating a coarse-to-fine representation. Extensive experiments show that our approach outperforms the state-of-the-art feature field distillation methods on tasks such as open-vocabulary 3D segmentation and localization, demonstrating the effectiveness of the learned nested feature field.