Efficient 3D Instance Mapping and Localization with Neural Fields

📄 arXiv: 2403.19797v5 📥 PDF

作者: George Tang, Krishna Murthy Jatavallabhula, Antonio Torralba

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-28 (更新: 2024-11-24)

💡 一句话要点

提出3DIML框架以解决3D实例分割与定位问题

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

关键词: 3D实例分割 隐式场景表示 神经网络 实时定位 图像处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在自监督优化神经场时，训练过程复杂且损失函数设计繁琐，限制了效率。
  2. 3DIML框架通过两阶段流程，首先生成3D一致的伪标签掩膜，再训练神经标签场以解决模糊性。
  3. 在Replica和ScanNet数据集上，3DIML实现了显著的速度提升，同时保持了与现有方法相当的质量。

📝 摘要（中文）

本文针对从一系列带姿态的RGB图像中学习隐式场景表示以实现3D实例分割的问题，提出了3DIML框架。该框架高效地学习了一个神经标签场，可以从新视角渲染3D实例分割掩膜。与以往方法不同，3DIML采用了两阶段的过程：第一阶段InstanceMap利用前端实例分割模型生成的2D分割掩膜，将对应掩膜关联到3D标签；第二阶段InstanceLift则使用这些几乎3D一致的伪标签掩膜来监督神经标签场的训练，填补InstanceMap遗漏的区域并解决模糊性。此外，本文还引入了InstanceLoc，使得在给定训练好的神经标签场的情况下，能够近实时地定位实例掩膜。实验结果表明，3DIML在Replica和ScanNet数据集上表现出色，展示了其在快速有效的3D场景理解中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从一系列带姿态的RGB图像中学习隐式场景表示以实现3D实例分割的问题。现有方法通常依赖复杂的自监督训练过程，导致效率低下和效果不稳定。

核心思路：3DIML框架采用两阶段的学习过程，第一阶段通过前端实例分割模型生成2D分割掩膜，并将其关联到3D标签，第二阶段则利用这些伪标签来训练神经标签场，从而填补遗漏区域并解决模糊性。

技术框架：3DIML的整体架构包括两个主要模块：InstanceMap和InstanceLift。InstanceMap负责生成和关联2D分割掩膜，InstanceLift则在此基础上训练神经标签场。

关键创新：3DIML的主要创新在于其两阶段的学习过程，显著简化了训练流程，并提高了3D实例分割的效率和准确性。与现有方法相比，3DIML在处理模糊性和填补遗漏区域方面表现更佳。

关键设计：在设计上，3DIML使用了几乎3D一致的伪标签掩膜来监督神经标签场的训练，确保了模型在不同视角下的表现一致性。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，3DIML在Replica和ScanNet数据集上实现了显著的速度提升，具体表现为在保持与现有隐式场景表示方法相当的质量的同时，速度提高了数倍，展示了其在实际应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、增强现实和虚拟现实等场景理解任务。通过提高3D实例分割的效率和准确性，3DIML能够为实时应用提供支持，推动智能系统在复杂环境中的表现。

📄 摘要（原文）

We tackle the problem of learning an implicit scene representation for 3D instance segmentation from a sequence of posed RGB images. Towards this, we introduce 3DIML, a novel framework that efficiently learns a neural label field which can render 3D instance segmentation masks from novel viewpoints. Opposed to prior art that optimizes a neural field in a self-supervised manner, requiring complicated training procedures and loss function design, 3DIML leverages a two-phase process. The first phase, InstanceMap, takes as input 2D segmentation masks of the image sequence generated by a frontend instance segmentation model, and associates corresponding masks across images to 3D labels. These almost 3D-consistent pseudolabel masks are then used in the second phase, InstanceLift, to supervise the training of a neural label field, which interpolates regions missed by InstanceMap and resolves ambiguities. Additionally, we introduce InstanceLoc, which enables near realtime localization of instance masks given a trained neural label field. We evaluate 3DIML on sequences from the Replica and ScanNet datasets and demonstrate its effectiveness under mild assumptions for the image sequences. We achieve a large practical speedup over existing implicit scene representation methods with comparable quality, showcasing its potential to facilitate faster and more effective 3D scene understanding.