QueSTMaps: Queryable Semantic Topological Maps for 3D Scene Understanding

📄 arXiv: 2404.06442v2 📥 PDF

作者: Yash Mehan, Kumaraditya Gupta, Rohit Jayanti, Anirudh Govil, Sourav Garg, Madhava Krishna

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-04-09 (更新: 2024-12-12)

备注: Accepted at 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) as Oral Presentation. Also presented at the 2nd Workshop on Open-Vocabulary 3D Scene Understanding (OpenSUN3D) at CVPR 2024

💡 一句话要点

提出QueSTMaps以解决3D场景理解中的拓扑区域识别问题

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

关键词: 3D场景理解 拓扑图 语义分割 自注意力变换器 自然语言查询 机器人导航 智能家居

📋 核心要点

  1. 现有方法主要关注物体分割，难以有效识别场景中的拓扑区域，如厨房、客厅等。
  2. 本文提出了一种两步管道，首先提取拓扑图，然后利用自注意力变换器生成与CLIP对齐的特征和语义标签。
  3. 实验结果显示，房间分割性能提升约20%，房间分类性能提升约12%，超越当前最先进的方法。

📝 摘要（中文）

机器人任务如规划和导航需要对场景进行层次化的语义理解，包括多个楼层和房间。目前的方法主要集中在物体分割上，但在识别场景中的拓扑区域（如“厨房”）时存在困难。本文提出了一种两步管道，首先利用新颖的多通道占用表示提取室内场景的拓扑图，然后基于包含的物体生成与CLIP对齐的特征和语义标签。我们的语言-拓扑对齐支持自然语言查询，例如“烹饪的地方”可以定位到“厨房”。在房间分割和分类任务中，我们的性能分别提升了约20%和12%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D场景理解中拓扑区域识别的不足，现有方法在分割和分类时难以有效识别特定区域。

核心思路：通过引入多通道占用表示提取拓扑图，并利用自注意力变换器生成与CLIP对齐的特征和语义标签，从而实现对房间的准确识别和分类。

技术框架：整体流程分为两个主要阶段：第一阶段提取室内场景的拓扑图，第二阶段基于提取的拓扑图和包含的物体生成语义标签和特征。

关键创新：最重要的创新在于提出了语言-拓扑对齐机制，使得自然语言查询能够直接定位到特定的拓扑区域，这在现有方法中尚未实现。

关键设计：在模型设计中，采用了多通道占用表示以增强拓扑图的表达能力，同时使用自注意力机制来生成与CLIP对齐的特征，确保语义标签的准确性。实验中还进行了消融研究，以验证各个模块的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，本文方法在房间分割任务中性能提升约20%，在房间分类任务中提升约12%，显著超越当前最先进的技术。这些结果通过详细的定性分析和消融研究得到了验证，展示了方法的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、机器人导航和增强现实等。通过实现对室内场景的语义理解，机器人能够更好地执行任务，如自主导航、物品定位和环境交互，提升用户体验和工作效率。未来，该技术可能在更复杂的场景理解中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Robotic tasks such as planning and navigation require a hierarchical semantic understanding of a scene, which could include multiple floors and rooms. Current methods primarily focus on object segmentation for 3D scene understanding. However, such methods struggle to segment out topological regions like "kitchen" in the scene. In this work, we introduce a two-step pipeline to solve this problem. First, we extract a topological map, i.e., floorplan of the indoor scene using a novel multi-channel occupancy representation. Then, we generate CLIP-aligned features and semantic labels for every room instance based on the objects it contains using a self-attention transformer. Our language-topology alignment supports natural language querying, e.g., a "place to cook" locates the "kitchen". We outperform the current state-of-the-art on room segmentation by ~20% and room classification by ~12%. Our detailed qualitative analysis and ablation studies provide insights into the problem of joint structural and semantic 3D scene understanding. Project Page: quest-maps.github.io