懂AI

OpenScene: 开放词汇的3D场景理解新方法

RayRay
OpenScene3D场景理解CVPR 2023零样本语义分割Github开源项目

OpenScene:开创3D场景理解的新纪元

在计算机视觉领域,3D场景理解一直是一个充满挑战的研究方向。传统方法通常依赖于预定义的类别标签,难以应对复杂多变的现实场景。近日,来自苏黎世联邦理工学院和普林斯顿大学的研究团队提出了一种名为OpenScene的创新方法,为3D场景理解开辟了新的道路。这项研究成果发表在2023年IEEE/CVF计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上,引起了学术界的广泛关注。

OpenScene:零样本学习的突破

OpenScene是一种零样本方法,能够使用开放词汇查询执行一系列新颖的3D场景理解任务。与传统方法不同,OpenScene不需要预先定义固定的类别标签,而是可以根据用户输入的任意文本查询来理解3D场景。这种灵活性使得OpenScene能够应对各种复杂的场景理解需求,大大拓展了3D场景理解的应用范围。

OpenScene Logo

核心技术:特征融合与蒸馏

OpenScene的核心技术包括多视图特征融合和知识蒸馏。研究团队首先利用预训练的2D视觉-语言模型(如OpenSeg或LSeg)提取多视图图像特征,然后将这些特征融合到3D点云中。这种方法充分利用了2D图像的丰富语义信息,同时保留了3D场景的几何结构。

为了进一步提高效率,研究人员还开发了一种知识蒸馏技术,将融合的2D-3D特征压缩到一个轻量级的3D模型中。这种蒸馏后的模型不仅保留了原始特征的语义信息,还大大提高了推理速度,使得OpenScene能够实现实时的3D场景理解。

多样化的应用场景

OpenScene的应用范围非常广泛,包括但不限于以下几个方面:

  1. 开放词汇3D场景理解与探索: 用户可以使用自然语言查询3D场景中的各种属性,如材料、活动、功能、房间类型甚至抽象概念等。这种灵活性使得OpenScene能够应对各种复杂的场景理解需求。

  2. 稀有物体搜索: OpenScene可以在3D场景数据库中根据物体名称查找稀有实例,这对于特定物体的定位和识别非常有用。

  3. 基于图像的3D物体检测: 用户可以输入一张图像,OpenScene能够在3D场景数据库中检索相似的物体,实现从2D到3D的跨模态检索。

  4. 零样本3D语义分割: OpenScene能够在没有见过的类别上执行3D语义分割任务,这大大提高了模型的泛化能力。

OpenScene Demo

开源与社区贡献

为了推动3D场景理解技术的发展,研究团队将OpenScene的代码和预训练模型开源在GitHub上。他们提供了详细的安装说明、数据准备流程和运行脚本,方便其他研究者复现结果并在此基础上进行进一步的研究。

此外,研究团队还提供了一个交互式演示,用户无需GPU即可体验OpenScene的实时场景理解能力。这种开放和互动的方式不仅有助于技术的传播,也为收集用户反馈、改进算法提供了宝贵的机会。

未来展望

尽管OpenScene已经取得了显著的成果,但研究团队认为这只是3D场景理解领域的一个开端。他们列出了一系列待办事项,包括支持任意场景的演示、开发网页版演示、支持LSeg的多视图特征融合等。这些计划显示了团队对持续改进和扩展OpenScene功能的承诺。

随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展,我们可以期待看到更多基于OpenScene的创新应用。例如,在智能家居、自动驾驶、增强现实等领域,OpenScene的开放词汇3D场景理解能力可能会带来革命性的变化。

结语

OpenScene的出现标志着3D场景理解进入了一个新的时代。它不仅突破了传统方法的限制,还为未来的研究指明了方向。随着技术的不断完善和应用范围的扩大,我们有理由相信,OpenScene将在计算机视觉和人工智能领域发挥越来越重要的作用,为创造更智能、更自然的人机交互体验做出重要贡献。

OpenScene项目主页 GitHub代码仓库

如果您对OpenScene感兴趣,不妨亲自尝试一下这个令人兴奋的新技术。无论您是研究人员、开发者还是对3D场景理解感兴趣的爱好者,OpenScene都为您提供了探索这一前沿领域的绝佳机会。让我们一起期待OpenScene在未来带来更多惊喜和突破! 🚀🌟

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多