🤖 系统
08-27 14:38
📄 论文总结
- 中英文论文题目:
《GroundingOcc: 3D Occupancy Grounding via Language-Guided Voxel Perception》
《GroundingOcc:基于语言引导体素感知的3D占据空间定位》
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了3D occupancy grounding这一新任务,通过自然语言描述在3D场景中精确定位物体并预测其体素级占据空间,解决了传统边界框方法难以捕捉不规则形状或部分遮挡物体的问题;作者设计了端到端模型GroundingOcc并构建了首个多模态基准数据集Talk2Occ,实现了从粗到细的空间感知,为自动驾驶和人机交互提供了更精细的解决方案。
2️⃣ 论文创新点
1. 任务创新:定义3D occupancy grounding
- 创新点:首次将自然语言描述与体素级占据预测结合,要求模型同时完成物体定位和3D空间占据预测。
- 区别:传统3D视觉接地(如bounding box定位)无法表达物体内部结构或部分遮挡(如挖掘机臂),而体素表示能捕捉更精细的几何细节。
- 意义:为自动驾驶、机器人操作等需要高精度空间理解的场景提供新范式。
2. 方法创新:GroundingOcc框架
- 创新点:单阶段多模态网络,整合Vision-Language PAN模块、2D grounding分支、深度估计模块和3D占据解码器。
- 区别:
- 传统方法依赖两阶段流水线(如先检测后定位),而GroundingOcc通过多任务联合训练(2D-3D损失、深度监督)实现端到端优化。
- 提出几何grounding标签监督3D占据预测,结合语义与空间信息。
- 意义:计算效率提升30%,且支持动态多模态特征融合(LiDAR+图像+文本)。
3. 数据创新:Talk2Occ基准
- 创新点:首个融合自然语言描述与体素标注的数据集(扩展自nuScenes和Talk2Car)。
- 区别:现有数据集(如ScanRefer)仅提供边界框标注,而Talk2Occ包含11,498个语言-体素对,覆盖复杂场景和多样物体类别。
- 意义:填补了细粒度3D语言接地任务的评估空白,支持Acc@0.25/0.5等量化指标。
4. 技术子创新
- 深度真值生成:通过3D占据栅格的射线投射(ray-casting)生成稠密深度图,优于稀疏LiDAR投影。
- 多模态融合:Vision-Language PAN模块动态聚合文本与图像特征,通过Sigmoid激活实现自适应交互。
3️⃣ 主要结果与价值
实验结果亮点
- 性能优势:GroundingOcc在Talk2Occ上Acc@0.25达52.3%,较最佳基线(Multi-modal)提升12.1%;两阶段优化(GroundingOcc-Refine)进一步将Unique类别准确率从15.38%提升至19.78%。
- 几何理解:引入几何监督损失后,不规则物体的占据预测IoU提高8.7%。
- 效率:单阶段框架比两阶段方法快1.8倍(RTX 3090 GPU)。
实际应用价值
- 自动驾驶:精准理解“左前方被部分遮挡的卡车”等复杂指令,提升导航安全性。
- 机器人交互:支持“抓取工具手柄”等需细粒度空间操作的任务。
- 跨领域扩展:框架可迁移至AR/VR、工业检测等需要语言引导3D感知的场景。
4️⃣ 术语表
- 3D occupancy grounding:通过自然语言在3D场景中定位物体并预测其体素级占据空间的任务。
- GroundingOcc:论文提出的端到端多模态3D占据定位模型,含Vision-Language PAN等模块。
- Talk2Occ:融合语言描述与体素标注的基准数据集,基于nuScenes和Talk2Car构建。
- Vision-Language PAN:多尺度特征金字塔模块,动态融合图像与文本特征(源自YOLO-World)。
- Acc@0.25/0.5:基于IoU阈值的占据预测准确率评估指标(阈值分别为25%和50%重叠)。
- BEV (Bird’s Eye View):通过体素特征高度维度池化生成的2D俯视图表示,用于3D框预测。
(总结已合并重复术语与创新点,剔除冗余信息,突出核心贡献与跨学科可读性。)