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SeeGround: See and Ground for Zero-Shot Open-Vocabulary 3D Visual Grounding

news 来源：原创 2025/9/21 7:34:56

CVPR 2025

核心问题与动机

问题背景：3D视觉定位（3DVG）要求根据文本描述在3D场景中定位目标物体，是增强现实、机器人导航等应用的关键技术。传统方法依赖标注的3D数据集和预定义类别，限制了其在开放场景中的扩展性。
现有局限：
- 数据获取成本高：大规模3D标注数据难以获取。
- 视觉信息缺失：纯文本方法忽略颜色、纹理等关键视觉特征。
- 视角固定性：静态视角可能导致遮挡或信息丢失。

提出了一种创新的零样本 3DVG 框架，将3D场景表示为查询对齐的渲染图像和空间文本描述的混合，从而弥合 3D 数据和 2D-VLM 输入格式之间的差距，解决传统方法对标注数据依赖性强、泛化能力不足的问题。

网络框架

1. 用户输入查询（Query）

用户提供一个自然语言描述，例如：

"Find the laptop by the chair with the floral pattern."

（找到花卉图案椅子旁边的笔记本电脑。）

这个描述包含两个关键信息：

目标对象（Target）: laptop（笔记本电脑）
参考对象（Anchor）: chair（带花卉图案的椅子）

2. 解析查询信息（Parse Landmark）

系统使用 视觉-语言模型（Vision Language Model, VLM） 来解析这句话，提取出：

目标（Target）: laptop
参考对象（Anchor）: chair（带花卉图案的）

这样系统就知道 要找的物体 和 用来定位的参照物。

3. 视角调整（View Adaptation Module）

为了更好地识别目标，系统需要选择一个合适的视角。步骤如下：

计算最佳视角：
- 选择一个可以清晰看到参考对象（chair）和目标对象（laptop）的摄像机位置。
- 计算相机的 位置（Position） 和 方向（Orientation），确保目标和参考对象在视野中。
渲染图像：
- 生成一个新的2D图像，该图像能正确展示查询中提到的物体。

📌 举个例子：如果相机最初的视角看不到 chair，那么系统会调整视角，使 chair 和 laptop 同时可见。

4. 融合对齐（Fusion Alignment Module）

这一阶段的目的是 在2D图像中找到目标对象，并映射到3D场景。具体步骤如下：

检索对象（Object Retrieval）：
- 通过 对象查找表（Object Lookup Table, OLT） 获取所有候选物体的3D边界框信息，比如：
  - Object 1: laptop → (x, y, z, w, h, l)
  - Object 2: chair → (x, y, z, w, h, l)
- 这些信息包含 目标对象在3D场景中的坐标。
坐标转换（Coordinate Transformation）：
- 将3D物体投影到2D图像上，这样就能在2D图像上标出它们的位置。
遮挡过滤（Occlusion Filtering）：
- 排除被遮挡的物体，确保目标对象在视野范围内。
标记目标（Identify Bonding）：
- 通过 2D视觉-语言模型（2D-VLM） 处理图像，给目标对象添加编号，生成带编号的标签图像。

5. 确定最终目标（Ground Target）

这一阶段的目标是 最终确认目标对象，并输出其3D坐标：

视觉-语言模型（VLM）读取标记后的2D图像，并结合查询信息，最终识别出：

"The object 1 is located on a table, to the right of the chair with a floral pattern. It is a laptop with a dark screen."

（目标1在一张桌子上，位于带花卉图案的椅子右侧，它是一台屏幕为黑色的笔记本电脑。）
最终，我们可以从 对象查找表（OLT） 提取该对象的 3D坐标，完成精准的3D目标定位。

主函数：

任务：给定3D场景 S 和查询文本 Q，输出目标物体的3D边界框。

整体流程

核心模块

1. 多模态3D表示（2D渲染+3D空间文本描述）

由于 2D-VLM 无法直接处理 3D 数据，SeeGround 提出了一种混合表示方法：

基于文本的3D空间描述：

通过开放词汇的3D检测框架生成对象的三维边界框、语义标签

构建对象查找表（OLT）。然后将这些信息转换为与2D-VLM输入兼容的文本格式，从而可以对场景进行准确的空间和语义描述。

OLT的构建：

混合3D场景表示（原因：文本无法传达关键的视觉细节→结合图像和文本描述）：

公式：

代码：

将3D物体的几何信息（位置、尺寸）转换为文本T：

2D渲染图像I：

其中I是 2D 渲染图像，T是基于文本的空间描述，两者结合帮助 2D-VLM 理解场景的视觉细节和 3D 空间信息

渲染图像：动态选择与查询对齐的视角渲染2D图像，捕捉目标物体的细节和上下文。

优势：结合文本的精确空间信息和图像的丰富视觉特征，弥补单一模态的不足。

2. 视角自适应模块(PAM)

动态视角选择：根据文本查询中的锚点对象，调整摄像头位置和方向，利用look at view transform 函数生成RT向量

将场景点云渲染为与查询描述对齐的 2D 图像（基础渲染）：

例如，若查询描述“窗户左侧的椅子”，模块会从窗户方向渲染场景，确保目标椅子可见。

3. 融合对齐模块：

深度感知视觉提示：在生成渲染图像I之后，从 OLT 中检索候选对象的边界框，将3D对象的可见点投影到2D图像，通过标记（如红色标识符）建立图像与文本的显式关联。利用深度信息解决遮挡问题，仅对可见点放置视觉提示，公式为：

代码：

VLM：给定查询Q、带标注的渲染图像Im和场景的文本描述T，2D-VLM通过以下公式预测对象。将图像中的视觉特征与文本中的空间信息进行对齐

4. 零样本与开放词汇能力

无需3D数据训练，直接利用预训练的通义千问2进行推理。
支持开放词汇：通过文本描述和视觉特征的结合，识别未见过的物体类别。

实验部分：

数据集：

ScanRefer：包含51,500条自然语言描述，覆盖800个ScanNet场景。
Nr3D：通过游戏收集的41,503条高精度描述，区分“简单”和“复杂”场景。

性能对比：

ScanRefer：零样本方法中，SeeGround在Acc@0.25和Acc@0.5指标上分别超过基线7.7%和7.1%，接近全监督方法。

Nr3D：总体准确率达46.1%，较基线提升18.2%，在视角依赖型任务中表现尤为突出。

消融实验：

移除视角适应模块（PAM）或融合对齐模块（FAM）分别导致性能下降3-5%。
视觉提示（如标记）相比掩码或边界框，减少干扰并提升定位精度。

鲁棒性评估：

实验设计：随机省略文本中的关键信息（如锚点物体“打印机”）。
结果：SeeGround通过视觉线索（如图像中的打印机）仍能准确定位，而纯文本方法（如LLM-Grounder）性能显著下降。
示例：
- 尝试定位目标物体：在 “请找到打印机上方的柜子” 这一查询任务中，文本输入被刻意去除了 “打印机” 和 “柜台” 等关键信息，仅提供物体类别及其位置信息。
- 仅依赖文本推理的 LLM 由于无法获取必要的上下文信息，错误地匹配到了错误的柜子。而 SeeGround 通过 VLM 结合视觉信息成功识别出图像中的打印机，并准确定位其上方的柜子。

补充内容：

视觉属性的扩展定义

在正文中，视觉属性（如颜色、纹理、形状等）被简要提及，附录中进一步细化了这些属性的定义和实际应用场景。以下是关键扩展内容：

视觉提示类型的分析

对视觉提示的设计进行了分析

蒙版：

它直观地突出显示了整个物体表面。但是，即使透明度很高，它也会遮挡表面细节，例如纹理和细粒度图案，而这些细节对于区分物体至关重要。

BBOX：

它清楚地定义了边界，但由于边界框线的叠加而引入了视觉复杂性。这些线条通常会遮挡表面特征（颜色或纹理）。

标记：

它提供了最简约和最集中的设计，标记了物体中心，而不会引入视觉混乱或遮挡外观特征。这最大限度地保留了物体的细节，例如纹理和颜色，同时提供了必要的空间信息。

贡献与局限性

贡献：

零样本框架：无需3D标注数据，利用2D-VLMs实现开放词汇3D定位。
动态视角与视觉提示：增强模型对复杂场景的适应性。
高效性：通过OLT预存对象信息，避免重复计算。

局限性：

依赖3D检测的准确性：预处理中的检测错误会传递至后续模块。
复杂场景处理：密集或动态场景中，视觉提示可能失效。
渲染质量影响：低质量点云可能导致图像与空间信息不匹配。

未来方向

鲁棒性提升：改进3D检测和渲染的稳定性，减少噪声影响。
实时性优化：加速动态视角选择与渲染流程，适应实时应用。
多模态融合增强：探索更精细的视觉-文本对齐机制，如引入3D感知的视觉编码器。