XMask3D：基於跨模態遮罩推理的開放詞彙 3D 語義分割

核心概念

XMask3D 透過引入預先訓練的擴散模型的去噪 UNet，生成基於 3D 幾何特徵的開放詞彙遮罩，並利用這些遮罩進行 3D-2D-文字特徵對齊和跨模態特徵融合，從而提升了開放詞彙 3D 語義分割的效能。

摘要

書目資訊

Wang, Z., Wang, Y., Yu, X., Zhou, J., & Lu, J. (2024). XMask3D: Cross-modal Mask Reasoning for Open Vocabulary 3D Semantic Segmentation. Advances in Neural Information Processing Systems, 38.

研究目標

本研究旨在解決開放詞彙 3D 語義分割問題，即訓練模型識別在訓練過程中未見過的類別。

方法

本研究提出了一種名為 XMask3D 的新型框架，該框架利用預先訓練的文字到圖像擴散模型的去噪 UNet 來進行開放詞彙 3D 語義分割。具體而言，XMask3D 包含三個主要組成部分：3D 幾何特徵提取分支、2D 遮罩生成分支和 3D-2D 特徵融合模組。

• 3D 幾何特徵提取分支採用編碼器-解碼器分割網路，用於從 3D 點雲中提取幾何特徵。
• 2D 遮罩生成分支利用預先訓練的擴散模型的去噪 UNet，以 3D 全局特徵作為條件輸入，生成具有開放詞彙能力的 2D 遮罩。
• 3D-2D 特徵融合模組將 3D 特徵與 2D 遮罩特徵融合，以利用兩種模態的互補資訊。

主要發現

• XMask3D 在多個基準測試和數據集（包括 ScanNet、ScanNet200 和 S3DIS）上均優於現有方法，證明了其在開放詞彙 3D 語義分割方面的有效性。
• 消融研究表明，所提出的每個模組（包括基於 3D 幾何特徵的遮罩生成、遮罩級別正則化和跨模態特徵融合）都對 XMask3D 的效能提升做出了貢獻。

主要結論

XMask3D 是一種新穎且有效的開放詞彙 3D 語義分割方法，它利用了預先訓練的擴散模型的生成能力和跨模態推理能力。

意義

本研究為開放詞彙 3D 語義分割提供了一種新的解決方案，並為未來在該領域的研究提供了有價值的見解。

局限性和未來研究方向

• 由於資源限制，本研究僅評估了 XMask3D 在語義分割方面的效能。未來可以將其擴展到實例和全景感知任務。
• XMask3D 的計算成本較高，未來可以探索更輕量級的 2D 開放詞彙遮罩生成器以降低計算成本。

統計資料

在 ScanNet 數據集上，XMask3D 在新類別分割方面比 PLA 的效能提升了 7.4% 到 20.0%。
在 ScanNet200 數據集上，XMask3D 的效能比 PLA 高出 70.5% 和 72.7%。
在 S3DIS 數據集上，XMask3D 的效能比 PLA 提升了 51.8% 和 33.0%。

引述

"Existing methodologies in open vocabulary 3D semantic segmentation primarily concentrate on establishing a unified feature space encompassing 3D, 2D, and textual modalities."
"In this paper, we propose a more precise and consistent mask-level alignment between 3D features and the 2D-text embedding space, achieved through our proposed cross-modal mask reasoning method."
"We demonstrate the effectiveness of XMask3D on multiple benchmarks of various datasets and show outstanding performance."

從以下內容提煉的關鍵洞見

XMask3D: Cross-modal Mask Reasoning for Open Vocabulary 3D Semantic Segmentation

by Ziyi Wang, Y... 於 arxiv.org 11-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13243.pdf

深入探究

XMask3D 如何應用於自動駕駛等需要實時 3D 語義分割的應用場景？

XMask3D 的設計理念可以應用於自動駕駛等需要實時 3D 語義分割的應用場景，但需要克服一些挑戰：
1. 計算效率： XMask3D 目前依賴於計算量較大的 3D 模型和擴散模型，難以滿足自動駕駛的實時性要求。解決方案包括：
* **輕量化模型：** 使用更輕量化的 3D 骨幹網絡和 2D 開放詞彙遮罩生成器，例如 MobileNet、EfficientNet 等。
* **模型壓縮：** 對 XMask3D 進行模型壓縮，例如剪枝、量化等技術，在保證性能的前提下減少計算量。
* **高效推理引擎：** 使用 TensorRT、OpenVINO 等高效推理引擎加速模型推理。

2. 動態場景適應性： 自動駕駛場景中存在大量動態目標，而 XMask3D 主要針對靜態場景設計。解決方案包括：
* **時序信息融合：** 引入時序信息，例如使用 RNN、LSTM 等模型，捕捉動態目標的運動軌跡，提高分割精度。
* **動態目標分割模型：** 結合專門的動態目標分割模型，例如 MaskTrack R-CNN 等，提高對動態目標的分割效果。

3. 安全性： 自動駕駛對安全性要求極高，而 XMask3D 的魯棒性需要進一步提升。解決方案包括：
* **數據增強：** 使用更多樣化的數據進行訓練，例如包含不同天氣、光照條件的數據，提高模型的泛化能力。
* **不確定性估計：** 對 XMask3D 的預測結果進行不確定性估計，識別潛在的錯誤分割，提高系統的安全性。

總之，XMask3D 為自動駕駛等需要實時 3D 語義分割的應用場景提供了新的思路，但要真正應用於實際，還需要進一步研究和改進。

如果沒有預先訓練的擴散模型，如何設計有效的開放詞彙 3D 語義分割方法？

如果沒有預先訓練的擴散模型，可以考慮以下方法設計有效的開放詞彙 3D 語義分割方法：
1. 基於 CLIP 的方法：
* **多層級特徵對齊：** 類似於 PLA，但可以使用更細粒度的特徵對齊，例如區域級別、點級別等，提高 3D 特徵與 2D-文本嵌入空間的對齊精度。
* **知識蒸餾：** 使用 CLIP 作為教師模型，將其知識蒸餾到 3D 模型中，提高 3D 模型的開放詞彙能力。
* **偽數據生成：** 利用 CLIP 生成帶有新類別標籤的 2D 圖像和 3D 點雲數據，用於訓練 3D 語義分割模型。

2. 基於其他預訓練模型的方法：
* **預訓練的語言模型：** 使用預訓練的語言模型，例如 BERT、GPT-3 等，提取文本特徵，並與 3D 特徵進行融合，提高 3D 模型的語義理解能力。
* **預訓練的圖像生成模型：** 使用預訓練的圖像生成模型，例如 GAN、VAE 等，生成帶有新類別的 2D 圖像，並利用其特徵訓練 3D 語義分割模型。

3. 零樣本學習方法：
* **語義嵌入：** 將 3D 點雲數據和文本描述嵌入到一個共同的語義空間中，通過計算語義相似度進行開放詞彙分割。
* **圖神經網絡：** 構建圖神經網絡，將 3D 點雲數據表示為圖結構，並利用圖神經網絡學習點與點之間的關係，提高模型對新類別的泛化能力。

總之，即使沒有預先訓練的擴散模型，仍然可以設計出有效的開放詞彙 3D 語義分割方法。關鍵在於如何有效地將 3D 幾何信息與語義信息相結合，並提高模型對新類別的泛化能力。

XMask3D 的設計理念是否可以應用於其他計算機視覺任務，例如目標檢測或圖像生成？

是的，XMask3D 的設計理念可以應用於其他計算機視覺任務，例如目標檢測或圖像生成，並具有潛在的優勢：
1. 目標檢測：
* **開放詞彙目標檢測：** XMask3D 的核心思想是利用 2D-文本嵌入空間來增強 3D 模型的語義理解能力，這一點同樣適用於開放詞彙目標檢測。可以將 2D 開放詞彙目標檢測模型的輸出結果，例如邊界框和類別預測，與 3D 模型的輸出結果相融合，提高 3D 模型對新目標類別的檢測能力。
* **3D 目標檢測：** XMask3D 中使用的 3D-2D 遮罩對齊和特徵融合策略，可以幫助 3D 目標檢測模型更精確地定位目標，並提高對遮擋和視角變化的魯棒性。

2. 圖像生成：
* **文本到 3D 圖像生成：** XMask3D 中的 3D-to-2D 遮罩生成方法可以反向應用於文本到 3D 圖像生成任務。可以先利用文本生成 2D 遮罩，然後利用 3D 模型將其轉換為 3D 模型，最後渲染成 3D 圖像。
* **3D 圖像編輯：** XMask3D 的遮罩推理能力可以應用於 3D 圖像編輯任務。例如，可以利用文本指令修改 3D 模型的局部區域，例如改變物體的顏色、形狀等。

總體而言，XMask3D 的設計理念具有以下優勢：

跨模態特徵融合： XMask3D 有效地融合了 2D 圖像、3D 幾何和文本語義信息，可以提高模型的綜合理解能力。
遮罩推理： XMask3D 利用遮罩信息進行精細化的特徵對齊和推理，可以提高模型的定位精度和語義分割效果。
開放詞彙能力： XMask3D 可以利用預訓練的 2D 模型和文本嵌入空間，提高模型對新類別的泛化能力。
因此，XMask3D 的設計理念具有廣泛的應用前景，可以為其他計算機視覺任務帶來新的思路和解決方案。