PreSem-Surf: RGB-D Surface Reconstruction with Progressive Semantic Modeling and SG-MLP Pre-Rendering Mechanism

📄 arXiv: 2508.13228v1 📥 PDF

作者: Yuyan Ye, Hang Xu, Yanghang Huang, Jiali Huang, Qian Weng

分类: cs.GR, cs.AI, cs.CV, eess.IV

发布日期: 2025-08-17

备注: 2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2025)

💡 一句话要点

提出PreSem-Surf以解决RGB-D场景表面重建问题

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

关键词: RGB-D重建 神经辐射场 多模态融合 语义建模 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在RGB-D序列的场景表面重建中存在时间效率低和重建质量不足的问题。
  2. 论文提出的PreSem-Surf方法通过整合RGB、深度和语义信息，利用SG-MLP和PR-MLP结构优化重建过程。
  3. 在七个合成场景的实验中，PreSem-Surf在多个评估指标上表现优异，特别是在C-L1、F-score和IoU上取得最佳结果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于神经辐射场（NeRF）框架的优化方法PreSem-Surf，能够快速重建高质量的场景表面。该方法整合了RGB、深度和语义信息，以提升重建性能。具体而言，提出了一种新颖的SG-MLP采样结构与PR-MLP（预处理多层感知机）相结合，用于体素预渲染，使模型能够更早地捕捉场景相关信息，并更好地区分噪声与局部细节。此外，采用渐进式语义建模以逐步提取语义信息，从而减少训练时间并增强场景理解。实验结果表明，PreSem-Surf在C-L1、F-score和IoU等指标上表现最佳，同时在NC、准确率和完整性方面保持竞争力，展示了其有效性和实际应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决RGB-D序列中场景表面重建的时间效率和质量问题。现有方法往往无法有效整合多模态信息，导致重建效果不佳。

核心思路：PreSem-Surf通过引入SG-MLP采样结构与PR-MLP相结合，优化了体素预渲染过程，使得模型能够更早地捕捉场景信息并有效区分噪声与细节。

技术框架：该方法的整体架构包括数据输入模块（RGB-D序列）、SG-MLP采样模块、PR-MLP预渲染模块和渐进式语义建模模块，逐步提取和整合多模态信息以实现高效重建。

关键创新：最重要的技术创新在于SG-MLP与PR-MLP的结合，显著提升了信息捕捉的时效性和准确性，与传统方法相比，能够更好地处理噪声和细节。

关键设计：在网络结构上，采用了多层感知机设计，并在损失函数中引入了针对语义信息的优化策略，以提高重建的精度和效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，PreSem-Surf在C-L1、F-score和IoU指标上均表现最佳，分别超越了其他基线方法，提升幅度显著。同时，在NC、准确率和完整性方面也保持了竞争力，证明了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

PreSem-Surf方法在机器人视觉、增强现实和自动驾驶等领域具有广泛的应用潜力。通过高效的场景重建能力，该技术能够为实时环境理解和交互提供支持，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

This paper proposes PreSem-Surf, an optimized method based on the Neural Radiance Field (NeRF) framework, capable of reconstructing high-quality scene surfaces from RGB-D sequences in a short time. The method integrates RGB, depth, and semantic information to improve reconstruction performance. Specifically, a novel SG-MLP sampling structure combined with PR-MLP (Preconditioning Multilayer Perceptron) is introduced for voxel pre-rendering, allowing the model to capture scene-related information earlier and better distinguish noise from local details. Furthermore, progressive semantic modeling is adopted to extract semantic information at increasing levels of precision, reducing training time while enhancing scene understanding. Experiments on seven synthetic scenes with six evaluation metrics show that PreSem-Surf achieves the best performance in C-L1, F-score, and IoU, while maintaining competitive results in NC, Accuracy, and Completeness, demonstrating its effectiveness and practical applicability.