toplogo
登入

基於三維高斯散射的穩健全景圖像提升方法:PLGS


核心概念
本文提出了一種名為 PLGS 的新型高效方法,利用三維高斯散射技術從二維圖像中提升出高質量且一致的三維全景分割結果,並顯著提升了基於 NeRF 方法的訓練和渲染速度。
摘要
edit_icon

客製化摘要

edit_icon

使用 AI 重寫

edit_icon

產生引用格式

translate_icon

翻譯原文

visual_icon

產生心智圖

visit_icon

前往原文

摘要 本研究提出了一種名為 PLGS 的新型方法,利用三維高斯散射技術 (3DGS) 從帶噪聲的二維分割掩碼生成一致的三維全景分割掩碼,同時保持比基於 NeRF 的方法更高的效率。 研究背景 現有的全景圖像提升方法多採用神經輻射場 (NeRF) 進行,但其訓練和渲染速度不盡人意。 三維高斯散射 (3DGS) 因其快速的訓練和渲染速度而成為一種備受矚目的技術。 然而,與 NeRF 不同,傳統的 3DGS 可能無法滿足基本的平滑性假設,因為它不依賴任何參數化結構(例如 MLP)進行渲染。 因此,傳統的 3DGS 本質上更容易受到噪聲影響,難以從帶噪聲的二維掩碼監督中生成一致的三維全景分割掩碼。 研究方法 結構化全景感知場景表示: 基於 Scaffold-GS 構建結構化全景感知模型,引入平滑性。 穩健的語義錨點初始化: 利用投票機制從機器生成的掩碼中導出可靠的語義點雲,而不是使用 COLMAP 生成的稀疏 RGB 點雲來初始化模型。 在具有連續視點的數據集中,使用局部一致的二維掩碼進一步細化語義點雲,並通過體素化和正則化來初始化 PLGS。 基於一致性增強分割的自訓練: 引入一種有效的自訓練策略,使用偽標籤作為監督。 通過整合機器生成的掩碼和渲染掩碼的分割結果,生成具有更可靠語義標籤的偽標籤。 一致的實例掩碼生成: 提出一種在三維空間中匹配不一致實例掩碼的有效方法,確保生成穩健且統一的實例掩碼。 將二維實例掩碼投影到三維空間,並將其與方向邊界框進行匹配,以生成用於監督的跨視圖一致實例掩碼。 實驗結果 在 HyperSim、Replica 和 ScanNet 數據集上進行的實驗表明,PLGS 在分割質量和訓練/渲染速度方面均優於先前最先進的方法。 與基於 NeRF 的方法相比,PLGS 顯著減少了訓練時間並提高了渲染速度。 主要貢獻 提出了一種名為 PLGS 的新框架,利用 3DGS 將帶噪聲的掩碼從二維提升到三維,從而能夠快速生成跨視圖一致的全景分割掩碼,而無需地面真實標註。 為了減輕噪聲和不一致掩碼監督的負面影響,將三維高斯結構化以引入平滑性,並針對語義和實例分割設計有效的噪聲降低策略,從而增強了方法的穩健性。 在 HyperSim、Replica 和 ScanNet 數據集上進行的大量實驗表明,PLGS 在全景分割質量和訓練/渲染速度方面均優於先前最先進的方法。
統計資料
PLGS 在 Replica 數據集上的 mIoU 比 Panoptic Lifting 提高了 4.0,PSNR 提高了 7.0,PQscene 僅下降了 0.1。 與 Contrastive Lift 相比,PLGS 在 Replica 數據集上的 PQscene 下降了 1.3。 與基線方法相比,PLGS 的 mIoU 平均提高了 5.8,PQscene 平均提高了 10.1。 與 Panoptic Lifting 相比,PLGS 的訓練時間縮短了 10 倍以上,渲染速度提高了 30 倍。

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Yu Wang, Xia... arxiv.org 10-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.17505.pdf
PLGS: Robust Panoptic Lifting with 3D Gaussian Splatting

深入探究

如何將 PLGS 應用於更廣泛的場景理解任務,例如三維目標檢測和場景重建?

PLGS 作為一種能夠從二維圖像生成三維全景分割結果的方法,具備應用於更廣泛場景理解任務的潛力。以下列舉了 PLGS 在三維目標檢測和場景重建中的應用方向: 三維目標檢測: 提供先驗信息: PLGS 生成的三維語義分割結果可以為三維目標檢測提供先驗信息。例如,可以根據語義分割結果,將目標檢測的搜索範圍縮小到特定類別的區域,從而提高檢測效率和準確性。 生成目標候選區域: 可以利用 PLGS 的實例分割結果生成三維目標候選區域 (3D bounding boxes)。基於這些候選區域,可以進一步使用精細化的目標檢測模型進行目標識別和姿態估計。 弱監督學習: 對於缺乏三維標註數據的情況,可以使用 PLGS 生成帶有語義標籤的三維點雲數據,作為弱監督信號來訓練三維目標檢測模型。 場景重建: 語義增強場景重建: 將 PLGS 的語義分割結果與傳統的三維重建方法 (如多視角立體視覺) 相結合,可以生成帶有語義信息的稠密三維模型。 基於實例的三維場景重建: 利用 PLGS 的實例分割結果,可以將場景分解成不同的三維實例,並分別進行重建,從而獲得更精細、更易於編輯的三維場景模型。 場景理解與重建的聯合優化: 可以將 PLGS 與三維場景重建方法整合到一個統一的框架中,通過聯合優化來提升場景理解和重建的精度。 總之,PLGS 生成的三維全景分割結果為三維目標檢測和場景重建等任務提供了豐富的信息,可以有效提升這些任務的性能。

如果沒有可用的深度圖,如何修改 PLGS 以處理單目圖像輸入?

在沒有深度圖的情況下,可以通過以下方法修改 PLGS 以處理單目圖像輸入: 引入單目深度估計網絡: 在 PLGS 模型中集成一個單目深度估計網絡,例如基于卷积神经网络的深度估計模型,利用單目圖像預測場景的深度信息。 多視角幾何約束: 利用多視角幾何約束,例如 Structure from Motion (SfM) 或多視角立體視覺 (MVS) 技術,從多張單目圖像中恢復場景的三維結構和相機姿態,進而推斷出深度信息。 結合先驗知識: 可以利用場景的先驗知識來輔助深度估計。例如,可以利用地平面约束、曼哈顿世界假设等先驗信息來提高深度估計的精度。 無監督或自監督學習: 探索使用無監督或自監督學習方法來訓練 PLGS 模型,例如利用視角合成、圖像重建等任務作為監督信號,在沒有深度圖的情況下學習場景的三維結構和語義信息。 需要注意的是,在沒有深度圖的情況下,單目圖像的深度估計本身就具有挑戰性,因此修改後的 PLGS 模型的性能可能會受到一定影響。

如何利用 PLGS 生成的三維全景分割結果來改進機器人導航和規劃等下游任務?

PLGS 生成的三維全景分割結果可以為機器人導航和規劃等下游任務提供豐富的三維環境信息,從而提升機器人的感知能力和決策水平。以下列舉了一些具體的應用方向: 機器人導航: 語義地圖構建: 利用 PLGS 的語義分割結果構建語義地圖,機器人可以识别不同區域的屬性,例如可通行區域、障礙物、目標區域等,从而实现更智能的路径规划和避障。 三維路径规划: 基于 PLGS 构建的三维语义地图,机器人可以进行更精准的三维路径规划,例如在复杂环境中找到通往目标的最优路径。 場景感知與定位: 機器人可以利用 PLGS 的分割结果进行场景感知和定位,例如识别出当前所在房间的类型、家具的位置等,从而更好地理解自身所处的环境。 機器人規劃: 任務規劃: PLGS 的語義和實例分割結果可以帮助机器人更好地理解场景中的物体及其属性,从而进行更合理的任務規劃,例如识别出需要抓取的物体、需要操作的工具等。 運動規劃: 基于 PLGS 构建的三维场景模型,机器人可以进行更精细的运动规划,例如规划机械臂的运动轨迹以避开障碍物、抓取目标物体等。 人机交互: PLGS 可以帮助机器人更好地理解人类指令,例如识别出人类指向的物体、需要移动到的位置等,从而实现更自然的人机交互。 總之,PLGS 生成的三維全景分割結果可以有效提升機器人在導航和規劃等任務中的感知能力和決策水平,使其能够更好地适应复杂多变的真实环境。
0
star