近年来,视觉基础模型(VFMs)的快速发展为通用、高效的视觉感知开辟了新的可能性。在此背景下,研究人员提出了一种名为Seal的新型框架,该框架能够利用VFMs来分割多样化的汽车点云序列。
Seal是一种多功能的自监督学习框架,能够分割任意汽车点云。它通过利用现成的视觉基础模型知识,并在表示学习阶段鼓励这些知识的空间和时间一致性来实现这一目标。Seal框架具有以下三个显著特点:
可扩展性:Seal直接将VFMs的知识提炼到点云中,从而在预训练过程中无需2D或3D标注。
一致性:Seal在相机到LiDAR和点到分割阶段都强制执行空间和时间关系,有助于跨模态表示学习。
泛化性:Seal能够以即插即用的方式将知识迁移到涉及各种点云的下游任务中,包括来自真实/合成、低/高分辨率、大/小规模和干净/受损数据集的点云。
Seal框架的核心在于其独特的设计。对于每一对时间戳t的{LiDAR,相机}对和时间戳t+n的另一个LiDAR帧,Seal使用VFMs生成语义超像素和超点。然后形成两个相关的目标:
这种设计使得Seal能够有效地利用2D图像和3D点云之间的对应关系,同时保持时间上的一致性,从而学习到更加鲁棒和泛化的特征表示。
Seal在多个点云数据集上进行了广泛的实验,展示了其有效性和优越性。以下是一些主要结果:
线性探测:在nuScenes数据集上进行线性探测,Seal达到了45.0%的mIoU,比随机初始化高出36.9%,比之前的最佳方法高出6.1%。
下游泛化:在11个不同的点云数据集上的20个少样本微调任务中,Seal都显著优于现有方法。
鲁棒性测试:在各种退化条件(如雾、雨、雪等)下,Seal表现出优异的鲁棒性,明显优于其他基线方法。
Seal框架的出现为点云分割领域带来了新的可能性。它在自动驾驶、机器人技术、增强现实等领域都有广阔的应用前景。例如:
自动驾驶:Seal可以帮助自动驾驶汽车更准确地理解周围环境,提高行驶安全性。
智能机器人:在复杂环境中导航的机器人可以利用Seal更好地感知和理解周围的3D场景。
增强现实:Seal可以提高AR应用中的场景理解能力,实现更自然、更精确的虚拟内容叠加。
尽管Seal已经取得了令人瞩目的成果,但研究人员认为它仍有进一步改进的空间:
提高效率:优化模型结构和训练策略,以减少计算资源的需求,使其更适合实时应用。
跨域适应:增强模型在不同类型点云数据之间的迁移学习能力,如从室内场景到室外场景。
多模态融合:探索将Seal与其他感知模态(如雷达、热成像等)结合的可能性,以获得更全面的场景理解。
大规模预训练:利用更大规模的数据集进行预训练,进一步提升模型的性能和泛化能力。
Seal框架的提出代表了点云分割技术的一个重要进展。通过巧妙地利用视觉基础模型的知识,并设计创新的学习策略,Seal实现了优异的性能和泛化能力。这不仅推动了学术研究的前沿,也为实际应用提供了新的可能性。随着技术的不断发展和完善,我们可以期待看到更多基于Seal的创新应用,为计算机视觉和机器人技术领域带来更多突破。
图1: Seal框架概览
在未来,研究人员将继续探索Seal的潜力,包括将其应用于更多样化的场景、集成更先进的视觉基础模型,以及探索与其他技术的结合。通过这些努力,Seal有望在计算机视觉和人工智能领域发挥更大的作用,为我们创造一个更智能、更安全的世界做出贡献。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。
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。
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。
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。
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。
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。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号