Панорамный взгляд на 3D: Новая связь между изображениями и языком

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили PanoGrounder, систему, использующую панорамные изображения для более точного понимания 3D-сцен по текстовым запросам.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Система PanoGrounder определяет местоположение интересующего объекта в панорамном изображении посредством выбора оптимальных обзорных точек, рендеринга многомодальных панорам (RGB, семантические признаки и глубина), обработки каждой точки зрения с помощью предварительно обученной мультимодальной модели, и последующего объединения двумерных предсказаний с учетом видимости для получения единого трехмерного ограничивающего прямоугольника.

PanoGrounder объединяет возможности современных моделей обработки изображений и языка для решения задачи 3D-визуального обоснования, используя панорамные проекции в качестве промежуточного представления.

Несмотря на значительный прогресс в области компьютерного зрения и обработки естественного языка, задача сопоставления текстовых запросов с объектами в трехмерных сценах остается сложной. В данной работе, ‘PanoGrounder: Bridging 2D and 3D with Panoramic Scene Representations for VLM-based 3D Visual Grounding’, предлагается новый подход, использующий панорамные представления сцены в качестве промежуточного звена между двумерными моделями «зрение-язык» и трехмерным пониманием окружения. Разработанный фреймворк PanoGrounder позволяет добиться передовых результатов в задачах 3D Visual Grounding и демонстрирует улучшенную обобщающую способность. Сможет ли подобный подход стать основой для более эффективного взаимодействия роботов с окружающим миром и улучшения понимания трехмерных сцен?

Преодолевая Разрыв Между Модальностями в Понимании 3D-Сцен

Традиционные методы визуальной привязки к 3D-сцене сталкиваются с существенными трудностями, обусловленными внутренней сложностью представления и логического анализа трехмерных сцен. Эти подходы, как правило, требуют значительных вычислительных ресурсов, поскольку необходимость детального моделирования геометрии и текстур объектов в 3D-пространстве приводит к экспоненциальному росту вычислительной нагрузки. Использование прямых 3D-представлений, в отличие от более эффективных 2D-аналогов, зачастую ограничивает масштабируемость и скорость обработки информации, особенно в сложных и детализированных окружениях. В результате, задачи, связанные с пониманием и взаимодействием с 3D-миром посредством языка, становятся ресурсоемкими и медленными, что препятствует их применению в реальном времени и на больших масштабах.

Для эффективного сопоставления языка и трехмерного пространства всё чаще применяются методы, отходящие от прямой обработки 3D-данных и использующие сильные стороны 2D-моделей компьютерного зрения. Этот подход позволяет извлекать богатые визуальные признаки из 2D-изображений, которые затем проецируются в 3D-пространство, значительно снижая вычислительную сложность. Вместо непосредственной работы со сложными 3D-структурами, системы фокусируются на анализе 2D-представлений сцены, что позволяет им эффективно интерпретировать языковые запросы и точно определять местоположение объектов. Такое сочетание позволяет преодолеть ограничения традиционных методов 3D-анализа и добиться более высокой производительности и точности в задачах, связанных с пониманием трехмерного мира.

Существующие методы определения местоположения объектов в трехмерном пространстве по текстовым запросам часто оказываются неспособны уловить тонкие взаимосвязи между языковым описанием и реальным положением объектов в сложных окружениях. Это связано с тем, что большинство подходов упрощают восприятие сцены, игнорируя контекстуальные детали и пространственные отношения между объектами. Например, фраза «книга рядом с лампой» требует понимания не только самих объектов, но и их относительного расположения, а также учета возможных препятствий или других объектов, влияющих на видимость. Неспособность учесть эти нюансы приводит к неточностям в определении местоположения, особенно в загроможденных или сложных сценах, где объекты частично перекрываются или находятся на разных планах. Разработка более тонких моделей, способных учитывать контекст и пространственные отношения, является ключевой задачей для повышения точности и надежности систем 3D-ориентации по языковым запросам.

PanoGrounder определяет местоположение интересующего объекта в 3D-сцене по свободному текстовому запросу, используя панорамные изображения в качестве интерфейса между 2D и 3D, что позволяет переносить возможности языкового понимания из 2D моделей в 3D задачи и учитывать пространственные отношения между объектами.

PanoGrounder: 2.5D Подход к 3D-Ориентации

PanoGrounder использует панорамные проекции для преобразования трехмерной сцены в двумерное пространство, что позволяет применять мощные двумерные модели компьютерного зрения и обработки естественного языка (VLMs). Этот подход заключается в рендеринге 3D-среды в виде 360-градусного изображения, эффективно «сворачивающего» трехмерную информацию в 2D-представление. Благодаря этому, PanoGrounder может использовать существующие, предварительно обученные 2D VLMs без необходимости их адаптации к трехмерным данным, что значительно упрощает задачу пространственного сопоставления и снижает вычислительные затраты. Панорамное представление сохраняет ключевую пространственную информацию, необходимую для идентификации и локализации объектов в 3D-сцене.

Преобразование трехмерных сцен в панорамные виды позволяет упростить задачу привязки объектов к окружению, не теряя при этом важную пространственную информацию. Вместо работы с полным трехмерным объемом, система оперирует с двумерным панорамным изображением, что значительно снижает вычислительную сложность и позволяет использовать возможности мощных двумерных моделей «зрение-язык» (VLM). При этом сохраняется информация об относительном расположении объектов в сцене, поскольку панорамное представление отображает все окружающее пространство вокруг точки зрения, позволяя VLM понимать пространственные отношения и корректно привязывать объекты к их окружению.

Модуль “Адаптер” в PanoGrounder предназначен для улучшения понимания 2D vision-language моделью (VLM) 3D-среды путем внедрения геометрических и семантических признаков непосредственно в её визуальный энкодер. Геометрические признаки кодируют информацию о глубине и расположении объектов в пространстве, а семантические признаки описывают их категории и атрибуты. Инъекция этих признаков осуществляется посредством специального слоя адаптера, который преобразует 3D-информацию в формат, совместимый с входными данными визуального энкодера VLM, что позволяет модели более точно сопоставлять текстовые запросы с соответствующими объектами в панорамном изображении.

В представленных примерах PanoGrounder (синие рамки) обеспечивает точную локализацию объектов, в то время как 3D-VisTA (красные рамки) генерирует неверные ограничивающие рамки, несмотря на использование одинаковых входных масок экземпляров.

Обогащение Панорамных Видов с Использованием Богатых Карт Признаков

Панорамные изображения расширяются за счет использования как геометрических, так и семантических карт признаков. Геометрические карты признаков формируются на основе данных о глубине сцены, что позволяет точно определить пространственное расположение объектов и их форму. Семантические карты признаков, в свою очередь, извлекаются из данных изображения и содержат информацию о типах объектов и их атрибутах. Комбинированное использование этих карт признаков позволяет значительно обогатить представление о сцене, предоставляя более полную информацию для последующей обработки и анализа.

Модель DINOv2 служит надежной основой для генерации карт признаков, используемых для улучшения панорамных изображений. DINOv2, основанная на самообучении с использованием маскировки, демонстрирует высокую эффективность в извлечении значимых характеристик сцены из визуальных данных. Она позволяет получить детальные представления об объектах, их взаимосвязях и общей структуре окружения, что критически важно для создания информативных карт признаков, используемых в панорамных рендерах. В частности, модель обеспечивает надежное выделение признаков даже в сложных условиях освещения и при наличии окклюзий, что способствует повышению точности и реалистичности панорамных представлений.

Оптимизированное размещение камер с учетом структуры сцены (Structure-Aware Camera Placement) является ключевым фактором для получения информативных панорамных видов. Данный подход предполагает анализ геометрии и семантики окружения с целью определения оптимальных позиций камер, обеспечивающих максимальное покрытие важных элементов сцены и минимизацию перекрытий. Процесс включает в себя оценку видимости ключевых структур, таких как объекты и поверхности, а также учет их относительной важности для последующего анализа и визуализации. Алгоритм учитывает как глобальную структуру сцены, так и локальные детали, что позволяет получить панорамы, эффективно передающие информацию об окружении и повышающие точность последующего анализа изображений и задач компьютерного зрения.

Адаптер представляет собой модуль, предназначенный для эффективного объединения карт признаков, полученных из данных о глубине и изображения, с визуальными признаками, извлеченными из большой визуальной языковой модели (VLM). Этот процесс интеграции позволяет VLM более точно сопоставлять текстовые запросы с конкретными объектами или областями на панорамном изображении, что значительно повышает производительность в задачах заземления (grounding). Адаптер выполняет преобразование признаков, обеспечивая их совместимость и оптимальное взаимодействие с архитектурой VLM, что приводит к улучшенной точности и надежности определения объектов на панорамных изображениях.

Адаптер мультимодальных признаков интегрирует панорамную геометрию и семантические признаки из нескольких видов в выбранные слои ViT VLM, используя двухслойные MLP и свёртки <span class="katex-eq" data-katex-display="false">1\times1</span> с нулевой инициализацией весов и смещения, что позволяет добавлять признаки к токенам ViT. — Адаптер мультимодальных признаков интегрирует панорамную геометрию и семантические признаки из нескольких видов в выбранные слои ViT VLM, используя двухслойные MLP и свёртки $1\times1$ с нулевой инициализацией весов и смещения, что позволяет добавлять признаки к токенам ViT.

Превосходная Производительность и Широкая Поддержка Наборов Данных

Система PanoGrounder продемонстрировала передовые результаты на наборе данных ScanRefer, подтвердив свою способность к точной локализации объектов в сложных трехмерных сценах. Достигнутая общая точность в 62.0% значительно превосходит существующие аналоги, что свидетельствует о высокой эффективности алгоритма в задачах пространственного понимания и визуального поиска. Данный показатель отражает способность системы эффективно интерпретировать сложные 3D-сцены и точно определять местоположение целевых объектов, даже в условиях высокой визуальной сложности и зашумленности.

Метод PanoGrounder демонстрирует высокую обобщающую способность, успешно применяясь к различным наборам данных, включая ReferIt3D. Это подтверждает его надежность и адаптивность в задачах локализации объектов в трехмерных сценах. В частности, на наборе данных Nr3D достигнута общая точность в 61.1%, а в рейтинге Sr3D метод занял второе место с общей точностью 79.9%, что свидетельствует о его конкурентоспособности и эффективности в различных условиях и с разными типами данных.

В основе PanoGrounder лежит эффективное использование предварительно обученных визуально-языковых моделей (VLM). Метод использует панорамные рендеринги, которые позволяют представить 3D-сцену в виде всеобъемлющего 2D-изображения. Это, в свою очередь, позволяет VLM, обученным на больших объемах 2D-данных, более эффективно понимать и интерпретировать сложную 3D-геометрию. Ключевым моментом является внедрение признаков (feature injection), которое обеспечивает передачу информации о 3D-структуре непосредственно в VLM. Такой подход позволяет PanoGrounder не только повысить точность локализации объектов в 3D-сценах, но и использовать весь потенциал предварительно обученных моделей, избегая необходимости их дорогостоящей переподготовки для работы с 3D-данными.

Исследование демонстрирует, что использование панорамных видов значительно улучшает производительность алгоритмов, даже при работе с альтернативными представлениями трёхмерных сцен, такими как ‘3D Gaussian Splatting’ и ‘Triangle Mesh’. В отличие от традиционных подходов, требующих непосредственной обработки сложных трёхмерных моделей, панорамные изображения предоставляют более компактное и информативное представление окружения. Это позволяет алгоритму эффективно использовать возможности предварительно обученных визуально-языковых моделей (VLM), не требуя значительных изменений в архитектуре или обучении. Такой подход открывает новые возможности для приложений, работающих с разнообразными форматами 3D-данных, и обеспечивает более гибкое и эффективное решение для задач локализации и понимания объектов в сложных пространственных сценах.

В различных сценах и при разных типах запросов PanoGrounder обеспечивает точное и пространственно согласованное определение объектов, что подтверждается сопоставлением предсказанных (красные рамки) и фактических (зеленые рамки) объектов на данных ScanRefer.

Представленная работа демонстрирует изящную гармонию между визуальным восприятием и языковым пониманием. PanoGrounder, используя панорамные представления сцены, элегантно соединяет двумерный мир изображений с трехмерным пространством, позволяя моделям не просто видеть, но и понимать геометрию окружающего мира. Этот подход особенно ценен, поскольку позволяет достичь передовых результатов в задаче 3D визуального обоснования, обеспечивая не только точность, но и обобщающую способность. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Принятие правильных решений часто требует отказа от очевидных решений». В данном случае, использование панорамных проекций оказалось нетривиальным, но эффективным решением для преодоления разрыва между 2D и 3D представлениями.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, элегантна в своей простоте — соединить двумерное и трехмерное через панорамное представление. Однако, истинная сложность не в создании моста, а в понимании того, что находится по обеим сторонам. Текущий подход, хоть и демонстрирует впечатляющие результаты, по-прежнему опирается на косвенное представление трехмерного пространства. Вопрос в том, насколько глубоко модель действительно «понимает» геометрию сцены, или же просто успешно манипулирует визуальными подсказками.

Будущие исследования должны сосредоточиться на преодолении этой косвенности. Необходимы методы, позволяющие модели непосредственно рассуждать о трехмерной структуре, а не полагаться на рендеринг. Интересным направлением представляется интеграция с системами, способными генерировать и проверять гипотезы о геометрии сцены, возможно, с использованием принципов активного зрения. Иначе, мы рискуем создать лишь еще одну сложную систему, умело имитирующую понимание, но лишенную истинной глубины.

В конечном счете, задача 3D визуального обоснования — это не просто задача компьютерного зрения или обработки естественного языка. Это задача создания искусственного интеллекта, способного к полноценному пространственному мышлению. И пока мы не сможем решить эту фундаментальную задачу, все наши достижения останутся лишь красивой, но поверхностной иллюзией.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20907.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-27 14:49