多模态3D场景理解最新进展：综合调查与评估

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@小白创作中心

多模态3D场景理解最新进展：综合调查与评估

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CSDN

https://blog.csdn.net/qq_57793109/article/details/144004865

多模态3D场景理解是当前计算机视觉领域的研究热点之一，它通过融合不同模态的信息（如3D点云、2D图像和自然语言）来提升场景理解的准确性和鲁棒性。本文对这一领域的最新进展进行了全面的综述，涵盖了3D+2D和3D+语言的融合方法、主要的技术挑战、代表性算法及其性能评估。

1. 研究背景

多模态3D场景理解的重要性在于，结合3D点云与其他模态（如2D图像、自然语言）可以提升场景理解的丰富性和精准性。这种融合方法在复杂环境（例如天气变化、场景动态变化等）中尤为重要。3D点云数据主要应用在自动驾驶、机器人导航、人机交互等领域。

多模态3D场景理解的主要任务包括3D+2D融合和3D+语言融合。3D+2D融合通过结合Lidar点云和相机图像，实现更全面的3D环境感知。3D+语言融合则结合自然语言描述与3D点云，增强用户交互性（如视觉定位、问答、场景生成等）。然而，这种融合也面临一些挑战，如Lidar点云与相机的模态差异、自然语言与3D几何信息的对齐复杂度，以及室内外场景的复杂度。

从数据角度来看，室内场景理解方法的3D点云数据来自RGB-D扫描仪，而室外场景理解方法的3D点云数据则来自LiDAR传感器。从应用角度来看，室内场景理解通常旨在帮助机器人了解场景中的内容以及物体在哪里，而室外场景理解算法主要应用于自动驾驶，能够实时感知周围环境并判断每个物体的类型以规划交互。

2. 研究任务与挑战

跨传感器校准

难点在于如何有效地将2D图像与3D点云数据融合。由于这两类数据是异构的，需要在聚合之间进行精准的对齐。点云转图像会失去几何信息，图像转点云会失去语义信息。

3D语言对齐

点云数据通常包含数百万个顶点和面，具有复杂的三维几何结构。将这些高维特征与语言描述中的低维特征对齐是一项极具挑战性的任务。自然语言描述可能包含不同粒度的描述，例如“树”和“叶子”。然而，点云数据通常以全局视角表示对象，难以对接更细的语言描述。自然语言比较复杂，模型需要综合多种语义线索来定位3D点云数据中的对象。

复杂场景理解

室内场景包含多种物体，每个室内区域通常具有特定功能，每个对象之间有复杂的逻辑或功能性关系（例如电视通常在沙发对面等）。室外场景中目标可能不断变化，场景规模较大，动态场景目标容易被遮挡。

3. D+2D多模态场景理解

图1：按时间顺序从 2020 年至今的 3D+2D 多模态场景理解代表性方法概述

室外场景中，激光雷达检测目标时，只能检测附近的大型物体，远处的小型目标很难检测到。为了检测远处的物体，一些方法依赖于2D图像来识别每个远处物体的类别，因为物体的形状不会随着深度（对应点云数据的距离信息）的增加而变化。

多模态室外目标检测

基于相机-LIDAR投影的方法

图2：基于相机-LIDAR投影的方法示意图

对点云数据进行投影处理，然后在图像上找对应的像素点，使用加权平均的方式直接简单融合拼接，为后续的检测任务提供全面的特征表示。

基于注意力机制的方法

通过自注意力机制对特征进行动态的调整，增强有用特征，抑制无关特征，这样可以更好的适应不同场景，例如在遮挡情况下更依赖点云特征，而在远距离监测时更多依赖图像特征。（因为图像是通过纹理去监测的，而点云是通过形状轮廓和深度信息去检测的）

基于跨模态Transformer的方法

图像分割成图像块Token,点云通过PointNet或者VoxelNet这些特定的网络编码成点云特征，然后点云特征处理成Token, 其中引入了位置编码（由于transformer处理数据时，缺乏对顺序或空间内的感知能力），荣图像特征作为查询（query），用点云特征作为键值对（key,value）。通过交叉注意力机制，让图像特征聚焦于与其空间位置相关的点云特征。通过3D监测头，输出3D边界框和类别标签。