BIP3D：融合二維圖像和三維感知以實現具身智能

核心概念

本文提出了一種基於圖像的全新三維感知模型 BIP3D，該模型利用預先訓練的二維視覺基礎模型來增強語義理解，並引入空間增強模塊來改進空間理解，從而實現多視角、多模態特徵融合和端到端的三維感知，在三維物體檢測和視覺定位任務上取得了顯著的性能提升。

摘要

論文概述

本論文介紹了一種名為 BIP3D 的新型圖像中心三維感知模型，該模型旨在解決現有三維感知模型中存在的局限性，特別是那些依賴點雲數據作為主要輸入的模型。論文指出，儘管點雲提供了精確的幾何信息，但其固有的稀疏性、噪聲和數據稀缺性限制了感知性能。

BIP3D 模型利用表達能力強的圖像特徵和顯式三維位置編碼來克服以點為中心的模型的局限性。該模型利用預先訓練的二維視覺基礎模型來增強語義理解，並引入空間增強模塊來改進空間理解。這些模塊共同使 BIP3D 能夠實現多視角、多模態特徵融合和端到端的三維感知。

研究方法

BIP3D 模型採用了 GroundingDINO 作為基礎模型，並對其進行了修改以適應三維感知任務。主要改進包括：

1. **相機建模：**顯式地構建相機模型，支持輸入內參和外參，為二維圖像特徵提供三維位置編碼以及三維物體和圖像之間的相對位置信息。
2. **多視角融合：**將 DINO 解碼器中的二維可變形注意力修改為三維形式，實現動態多視角特徵融合。
3. **多模態融合：**添加深度圖像編碼分支，實現圖像和深度圖像之間的多模態特徵融合，增強三維感知性能。

實驗結果

論文在 EmbodiedScan 基準數據集上進行了廣泛的實驗，該數據集包含來自 ScanNet、3RScan 和 Matterport3D 數據集的數據。實驗結果表明，BIP3D 在三維物體檢測和三維視覺定位任務上均優於現有方法。

在三維物體檢測任務中，BIP3D 在總體數據集上的 AP3D@0.25 比 EmbodiedScan 高 5.69%。此外，由於二維預訓練模型的優勢，BIP3D 表現出優異的類別泛化性能，在尾部類別上達到了 16.03% 的 AP，遠超 EmbodiedScan 的 9.48%。

在三維視覺定位任務中，BIP3D 的總體 AP 超過了 EmbodiedScan 15.25%。此外，BIP3D 表現出更好的魯棒性，在困難樣本上的性能下降僅比簡單樣本低 4.95%，而 EmbodiedScan 的性能下降則為 8.67%。

結論與展望

論文提出了一種基於圖像的三維感知模型 BIP3D，該模型克服了點雲的局限性，並有效地利用了二維基礎模型的能力，顯著提高了三維感知性能。BIP3D 支持多視角圖像、深度圖像和文本作為輸入，使其能夠執行三維物體檢測和三維視覺定位。

未來的工作包括：

1. 進一步優化網絡架構和訓練方案，以實現更好的感知性能。
2. 將 BIP3D 應用於動態場景，實現聯合檢測和跟踪。
3. 納入更多感知任務，例如實例分割、佔用和抓取姿態估計。
4. 在 BIP3D 的集成網絡框架下，可以改進解碼器以支持更高級別的任務，例如視覺問答和規劃。

統計資料

BIP3D 在 EmbodiedScan 數據集上的 AP3D@0.25 比 EmbodiedScan 高 5.69%。
BIP3D 在尾部類別上達到了 16.03% 的 AP，遠超 EmbodiedScan 的 9.48%。
BIP3D 的總體 AP 超過了 EmbodiedScan 15.25%。
BIP3D 在困難樣本上的性能下降僅比簡單樣本低 4.95%，而 EmbodiedScan 的性能下降則為 8.67%。

引述

"In this work, we introduce a novel image-centric 3D perception model, BIP3D, which leverages expressive image features with explicit 3D position encoding to overcome the limitations of point-centric methods."
"Our model is based on the 2D model, GroundingDINO, sharing a similar overall network architecture and initialized with its model weights, thereby inheriting the strong generalization capabilities of GroundingDINO."
"In our experiments, BIP3D outperforms current state-of-the-art results on the EmbodiedScan benchmark, achieving improvements of 5.69% in the 3D detection task and 15.25% in the 3D visual grounding task."

從以下內容提煉的關鍵洞見

BIP3D: Bridging 2D Images and 3D Perception for Embodied Intelligence

by Xuewu Lin, T... 於 arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14869.pdf

深入探究

如何將 BIP3D 模型應用於其他計算機視覺任務，例如語義分割或目標跟踪？

BIP3D 模型可以通過以下方式應用於其他計算機視覺任務：
語義分割:

修改解碼器: BIP3D 模型的解碼器目前輸出的是 3D 邊界框。為了實現語義分割，可以將解碼器修改為輸出每個像素的語義標籤。這可以通過將解碼器輸出與輸入圖像分辨率對齊，並使用像素級別的損失函數（如交叉熵損失）進行訓練來實現。
利用多視角信息: BIP3D 模型的多視角融合機制可以提供更豐富的上下文信息，有助於提高語義分割的準確性。可以通過將多個視角的分割結果融合，例如使用平均值或投票机制，來獲得更精確的分割結果。
目標跟踪:

提取目標特征: BIP3D 模型可以提取豐富的目標特征，可以用於目標跟踪。例如可以使用 BIP3D 模型提取第一帧中目标的特征，并在后续帧中使用这些特征进行目标定位。
預測目標運動: 可以修改 BIP3D 模型的解碼器，使其預測目標在下一帧中的位置。這可以通過在訓練過程中添加目標運動預測的損失函數來實現。
多目标跟踪: BIP3D 模型可以同时处理多个目标，因此可以用于多目标跟踪。可以使用目标关联算法，例如匈牙利算法，将不同帧中的目标进行关联。
总而言之，BIP3D 模型的多視角融合、多模態融合以及强大的特征提取能力使其可以灵活地应用于其他计算机视觉任务。

如果沒有可用的深度信息，BIP3D 模型的性能會受到多大影響？是否有其他方法可以彌補這種性能下降？

根據論文中的實驗結果，如果沒有可用的深度信息，BIP3D 模型的性能會下降，但仍然優於其他僅使用 RGB 圖像的模型。

性能下降程度：論文中的實驗結果表明，在 EmbodiedScan 數據集上，BIP3D 模型在僅使用 RGB 圖像作為輸入時，AP3D@0.25 指標相比使用 RGB-D 輸入下降了 3.51%。
性能下降原因：深度信息對於精確的 3D 定位至關重要，尤其是在處理小型物體時。缺少深度信息會導致模型難以準確估計物體的距離和尺寸。
以下是一些可以彌補 BIP3D 模型在缺少深度信息時性能下降的方法：

單目深度估計: 可以使用單目深度估計模型從 RGB 圖像中預測深度信息。將預測的深度信息作為 BIP3D 模型的輸入，可以部分彌補缺少真實深度信息帶來的性能下降。
多視角幾何約束: 可以利用多視角幾何約束來改善 3D 定位精度。例如，可以使用三角測量或 Structure from Motion (SfM) 技術從多個視角的圖像中恢复場景的 3D 結構信息。
弱監督學習: 可以使用弱監督學習方法，例如自監督學習或半監督學習，利用未標記的數據來提高模型在缺少深度信息時的性能。

基於圖像的三維感知模型的發展趨勢是什麼？它們在哪些方面可以繼續改進以更好地服務於具身智能？

基於圖像的三維感知模型是計算機視覺領域的一個重要發展方向，特別是在具身智能領域具有廣闊的應用前景。以下是一些發展趨勢和改進方向：
發展趨勢:

與大型語言模型 (LLM) 結合: 將圖像三維感知模型與 LLM 結合，構建能夠理解三維場景並進行自然語言交互的具身智能體。
多模態融合: 融合 RGB、深度、事件相機等多種傳感器信息，提高模型對複雜場景的感知能力。
動態場景理解: 從靜態場景感知發展到動態場景理解，實現對運動目標的檢測、跟踪和預測。
輕量化模型: 開發輕量化的三維感知模型，使其能够在算力受限的設備上運行，例如機器人和無人機。
改進方向:

提高數據效率: 探索更高效的訓練方法，例如自監督學習和半監督學習，減少對大量標注數據的依賴。
增強模型泛化能力: 提高模型對不同場景、光照條件和目標類型的泛化能力。
實時性: 進一步提高模型的推理速度，滿足實時應用需求。
可解釋性: 提高模型的可解釋性，使其決策過程更加透明易懂。
總之，基於圖像的三維感知模型在具身智能領域具有巨大的發展潜力。通過不斷探索新的技術和方法，可以不斷提高模型的性能，使其更好地服務於具身智能應用。