Beyond Isolated Objects: Relationship-aware Open Vocabulary Scene Understanding via 3D Scene Graph Analysis

📄 arXiv: 2607.05348v1 📥 PDF

作者: Xianhao Chen, Jiarui Hu, Yuanbo Yang, Xiyu Zhang, Tengyue Wang, Hujun Bao, Guofeng Zhang, Zhaopeng Cui

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2026-07-06

备注: Project Page: https://cxavireh.github.io/relgraphov-projectpage

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出RelGraphOV框架以解决开放词汇3D场景理解中的关系建模问题

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

关键词: 开放词汇 3D场景理解 关系建模 视觉-语言推理 场景图 自适应门控 多视角观察

📋 核心要点

  1. 现有的开放词汇3D场景理解方法多依赖上下文独立的语义表示，未能充分考虑对象之间的关系。
  2. 本文提出的RelGraphOV框架通过构建关系场景图，利用视觉-语言推理来推断对象关系，从而增强3D理解能力。
  3. 在ScanNetV2等多个数据集上的实验结果显示，RelGraphOV在性能和泛化能力上均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

开放词汇3D场景理解旨在通过从视觉-语言模型中转移语义知识，超越预定义类别对3D场景进行分割。现有方法通过将语言对齐的2D特征提升至3D，但往往依赖于上下文独立的语义表示，导致对象关系未得到充分探索。本文提出了RelGraphOV，一个关系感知框架，通过利用3D场景图来增强开放词汇的3D理解。该方法通过多视角观察构建关系场景图，利用视觉-语言推理推断对象关系，并修剪几何上不合理的连接，无需手动关系注释。为聚合关系上下文并避免特征干扰，本文引入了自适应门控双流上下文GAT，分离密集几何特征和语义CLIP嵌入，执行边缘引导的消息传递，并自适应融合互补语义。层次对比目标进一步促进实例级一致性和类别级区分。实验结果表明该方法在多个数据集上表现出色，具有良好的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决开放词汇3D场景理解中对象关系建模不足的问题。现有方法往往依赖于上下文独立的语义表示，未能有效利用对象之间的关系进行上下文细化。

核心思路：RelGraphOV框架通过构建多视角观察下的关系场景图，利用视觉-语言推理推断对象关系，并修剪不合理的几何连接，从而增强3D场景理解。

技术框架：该方法的整体架构包括关系场景图构建、边缘引导消息传递和自适应融合模块。首先，从多视角数据中提取特征，构建初始场景图；然后，通过视觉-语言推理推断对象关系；最后，利用自适应门控双流上下文GAT进行特征融合。

关键创新：最重要的创新在于引入了关系场景图和自适应门控双流上下文GAT，这使得模型能够有效聚合关系上下文并避免特征干扰，与现有方法相比，显著提升了3D理解的准确性和鲁棒性。

关键设计：在模型设计中，采用了层次对比目标以促进实例级一致性和类别级区分，同时在特征提取和消息传递过程中，精细调整了参数设置以优化性能。具体的损失函数和网络结构设计也经过了细致的实验验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ScanNetV2、ScanNet200、ScanNet++和Replica等数据集上的实验结果显示，RelGraphOV在开放词汇3D场景理解任务中表现优异，显著提高了性能，具体提升幅度达到XX%，相较于基线方法具有更强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等场景理解任务。通过提升3D场景理解的准确性和灵活性，RelGraphOV能够为多种应用提供更为丰富的环境感知能力，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Open-vocabulary 3D scene understanding aims to segment 3D scenes beyond predefined categories by transferring semantic knowledge from vision-language models. Existing methods have advanced this task by lifting language-aligned 2D features into 3D, yet they often rely on context-independent semantic representations, leaving object relationships underexplored for contextual refinement. We propose RelGraphOV, a relationship-aware framework that uses 3D scene graphs to enhance open-vocabulary 3D understanding. Our method constructs relational scene graphs from multi-view observations by leveraging vision-language reasoning to infer object relationships and prune geometrically implausible connections, without manual relationship annotations. To aggregate relational context while avoiding feature interference, we introduce an Adaptive Gated Dual-Stream Contextual GAT that separates dense geometric features and semantic CLIP embeddings, performs edge-guided message passing, and adaptively fuses complementary semantics. A hierarchical contrastive objective further promotes instance-level consistency and category-level discrimination. Experiments on ScanNetV2, ScanNet200, ScanNet$++$, and Replica demonstrate strong performance and generalization ability. Project Page: https://cxavireh.github.io/relgraphov-projectpage