SurroundSDF: Implicit 3D Scene Understanding Based on Signed Distance Field

📄 arXiv: 2403.14366v1 📥 PDF

作者: Lizhe Liu, Bohua Wang, Hongwei Xie, Daqi Liu, Li Liu, Zhiqiang Tian, Kuiyuan Yang, Bing Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-21

💡 一句话要点

提出SurroundSDF以解决3D场景理解中的障碍表面构建问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D场景理解 有符号距离场 弱监督学习 自动驾驶 Eikonal公式 深度学习 环境感知

📋 核心要点

  1. 现有的无对象方法在3D场景理解中无法构建连续且准确的障碍物表面，限制了其在自动驾驶中的应用。
  2. 本文提出SurroundSDF，通过隐式预测有符号距离场和语义场，利用Eikonal公式约束来准确描述障碍物表面。
  3. 实验结果显示，SurroundSDF在nuScenes数据集上实现了占用预测和3D场景重建任务的最先进性能，显著提升了感知准确性。

📝 摘要（中文）

视觉中心的3D环境理解对于自动驾驶系统至关重要，但现有的无对象方法在构建连续且准确的障碍表面方面存在不足。为此，本文提出SurroundSDF，通过从周围图像中隐式预测有符号距离场(SDF)和语义场，实现连续感知。我们引入了一种基于查询的方法，并利用Eikonal公式约束SDF，以准确描述障碍物表面。此外，考虑到缺乏精确的SDF真实值，我们提出了一种新的弱监督范式，称为Sandwich Eikonal公式，强调在表面两侧施加正确且密集的约束，从而提高表面感知的准确性。实验表明，我们的方法在nuScenes数据集上实现了占用预测和3D场景重建任务的最先进水平。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有无对象方法在3D场景理解中无法准确构建障碍物表面的问题。这些方法通常依赖于离散的体素网格，导致表面重建不连续且不精确。

核心思路：SurroundSDF的核心思路是通过隐式预测有符号距离场(SDF)和语义场，利用Eikonal公式约束来描述障碍物表面。这种设计能够实现更为连续和准确的环境感知。

技术框架：该方法的整体架构包括从周围图像中提取特征，构建SDF和语义场，并通过查询机制进行表面描述。主要模块包括特征提取网络、SDF预测模块和语义场预测模块。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了Sandwich Eikonal公式，这种弱监督范式强调在表面两侧施加密集约束，从而提升了表面感知的准确性。这与现有方法的显著区别在于其对SDF的约束方式。

关键设计：在技术细节上，本文设计了特定的损失函数以优化SDF和语义场的预测，并采用了深度学习网络结构来实现特征提取和表面描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SurroundSDF在nuScenes数据集上的占用预测和3D场景重建任务中达到了最先进的性能，具体提升幅度超过了现有基线方法，展示了其在实际应用中的有效性和优势。

🎯 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。通过提高3D场景理解的准确性，SurroundSDF能够显著提升自动驾驶系统在复杂环境中的决策能力，进而推动智能交通系统的发展。

📄 摘要（原文）

Vision-centric 3D environment understanding is both vital and challenging for autonomous driving systems. Recently, object-free methods have attracted considerable attention. Such methods perceive the world by predicting the semantics of discrete voxel grids but fail to construct continuous and accurate obstacle surfaces. To this end, in this paper, we propose SurroundSDF to implicitly predict the signed distance field (SDF) and semantic field for the continuous perception from surround images. Specifically, we introduce a query-based approach and utilize SDF constrained by the Eikonal formulation to accurately describe the surfaces of obstacles. Furthermore, considering the absence of precise SDF ground truth, we propose a novel weakly supervised paradigm for SDF, referred to as the Sandwich Eikonal formulation, which emphasizes applying correct and dense constraints on both sides of the surface, thereby enhancing the perceptual accuracy of the surface. Experiments suggest that our method achieves SOTA for both occupancy prediction and 3D scene reconstruction tasks on the nuScenes dataset.