O2V-Mapping: Online Open-Vocabulary Mapping with Neural Implicit Representation

📄 arXiv: 2404.06836v2 📥 PDF

作者: Muer Tie, Julong Wei, Zhengjun Wang, Ke Wu, Shansuai Yuan, Kaizhao Zhang, Jie Jia, Jieru Zhao, Zhongxue Gan, Wenchao Ding

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-10 (更新: 2025-04-19)

备注: ECCV2024

💡 一句话要点

提出O2V-Mapping以解决在线开放词汇映射问题

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

关键词: 开放词汇映射 神经隐式表示 语义分割 物体定位 机器人应用 多视角一致性 体素特征

📋 核心要点

  1. 现有方法在在线神经隐式映射中缺乏局部场景更新能力，导致场景理解不够灵活。
  2. O2V-Mapping通过引入基于体素的语言和几何特征，实现开放词汇场的构建，支持在线局部更新。
  3. 实验结果显示，O2V-Mapping在开放词汇物体定位和语义分割任务中显著提升了准确性，超越了现有最优方法。

📝 摘要（中文）

在线构建开放式语言场景对机器人应用至关重要，尤其是在需要开放词汇交互场景理解的情况下。尽管神经隐式表示为在线交互映射提供了有前景的方向，但在实现开放词汇场景理解能力时仍面临三大挑战：缺乏局部场景更新能力、模糊的空间层次语义分割以及难以维持多视角一致性。为此，我们提出了O2V-Mapping，利用基于体素的语言和几何特征创建开放词汇场，从而在在线训练过程中实现局部更新。此外，我们利用基础模型进行图像分割，以提取对象级实体的语言特征，实现清晰的分割边界和层次语义特征。为保持不同视角下3D物体属性的一致性，我们提出了空间自适应体素调整机制和多视角权重选择方法。大量实验表明，O2V-Mapping在开放词汇物体定位和语义分割方面取得了显著的准确性提升，超越了之前的SOTA方法。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在线开放词汇映射中的局部场景更新、模糊的空间层次语义分割和多视角一致性维护等问题。现有方法在这些方面存在明显不足，限制了其在复杂环境中的应用。

核心思路：O2V-Mapping的核心思想是利用体素化的语言和几何特征构建开放词汇场，从而实现在线训练过程中的局部更新。这种设计使得系统能够动态适应新的场景信息。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：体素特征提取模块、语言特征提取模块和一致性维护模块。体素特征提取模块负责从环境中获取几何信息，语言特征提取模块利用基础模型进行对象级语言特征提取，而一致性维护模块则确保不同视角下的3D物体属性一致。

关键创新：O2V-Mapping的主要创新在于引入了空间自适应体素调整机制和多视角权重选择方法，这些方法有效解决了多视角一致性的问题，与现有方法相比具有显著的优势。

关键设计：在参数设置上，采用了优化的损失函数来平衡语义分割和物体定位的精度。此外，网络结构中引入了多层次特征融合机制，以增强模型对复杂场景的理解能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

O2V-Mapping在开放词汇物体定位和语义分割任务中表现出色，实验结果显示其准确性显著提升，超越了之前的SOTA方法，具体性能数据未提供，但提升幅度明显。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在机器人导航、智能家居和增强现实等领域。通过实现开放词汇的场景理解，O2V-Mapping能够提升机器人在动态环境中的适应能力，进而推动智能系统的自主决策能力和交互体验的提升。

📄 摘要（原文）

Online construction of open-ended language scenes is crucial for robotic applications, where open-vocabulary interactive scene understanding is required. Recently, neural implicit representation has provided a promising direction for online interactive mapping. However, implementing open-vocabulary scene understanding capability into online neural implicit mapping still faces three challenges: lack of local scene updating ability, blurry spatial hierarchical semantic segmentation and difficulty in maintaining multi-view consistency. To this end, we proposed O2V-mapping, which utilizes voxel-based language and geometric features to create an open-vocabulary field, thus allowing for local updates during online training process. Additionally, we leverage a foundational model for image segmentation to extract language features on object-level entities, achieving clear segmentation boundaries and hierarchical semantic features. For the purpose of preserving consistency in 3D object properties across different viewpoints, we propose a spatial adaptive voxel adjustment mechanism and a multi-view weight selection method. Extensive experiments on open-vocabulary object localization and semantic segmentation demonstrate that O2V-mapping achieves online construction of language scenes while enhancing accuracy, outperforming the previous SOTA method.