openscene

项目介绍：OpenScene

OpenScene是一个革命性的项目，旨在通过开放词汇进行3D场景理解，实现一系列创新的3D场景理解任务。这一项目特别适合那些希望探索新型信息检索和领域应用的研究者和开发者。值得一提的是，OpenScene不需要彩色GPU即可使用。

主要研究者

OpenScene的研究由多位杰出的研究人员共同推动，包括Songyou Peng、Kyle Genova、Chiyu "Max" Jiang、Andrea Tagliasacchi、Marc Pollefeys和Thomas Funkhouser。他们在2023年CVPR会议上展示了这一成果。

项目背景

OpenScene项目采用了一种零样本（zero-shot）的方式，可以根据用户输入的开放词汇查询执行3D场景的理解任务。不同于传统的封闭词汇方法，OpenScene允许用户输入任意查询短语，比如“史努比”（罕见物体）、“某处柔软”（属性）、“金属制成”（材质）、“可以做饭的地方？”（活动）、“节日气氛”（抽象概念）等，系统会自动高亮显示相关区域。这种灵活性使得它在多种情况下均能适用，而不仅限于预定义的分类标签。

互动演示

OpenScene提供了一种实时交互演示工具。用户无需GPU，只需按照项目的演示说明即可体验。在演示中，用户可以实时输入开放词汇，系统会根据输入的词汇显示3D场景的不同理解结果。

安装与数据准备

用户需要遵循项目提供的安装指南来安装所有必需的软件包。项目中提供了一些预处理好的3D和2D数据集，如ScanNet、Matterport3D、nuScenes和Replica。这些数据集以及多视图融合特征的下载和处理都有详细的指南可供参考。

应用案例

OpenScene的应用非常广泛，除了零样本3D语义分割外，还包括：

• 开放词汇的3D场景理解与探索：用户可以通过3D场景的属性而不仅限于固定的类别标签来进行查询，例如材质、活动、房间类型、抽象概念等。
• 罕见物体搜索：用户可以在3D场景数据库中基于名字查找罕见对象。
• 基于图像的3D物体检测：用户可以通过给定的输入图像在3D场景数据库中检索相似的物体。

致谢

项目团队特别感谢多位资深研究人员的指导和帮助，包括Golnaz Ghiasi等人。此外，他们还特别感谢了Charles R. Qi 和Paul-Edouard Sarlin对项目文稿的校对。

未来计划

项目团队计划继续支持以下开发任务：

• 支持任意场景的演示
• 网站内的演示支持
• 支持LSeg多视图特征融合
• 增加Matterport和nuScenes的LSeg特征的多视图融合
• 支持最新版本的PyTorch

引用

如果您觉得OpenScene的代码或论文对您的研究有帮助，请引用以下文献：

@inproceedings{Peng2023OpenScene,
  title     = {OpenScene: 3D Scene Understanding with Open Vocabularies},
  author    = {Peng, Songyou and Genova, Kyle and Jiang, Chiyu "Max" and Tagliasacchi, Andrea and Pollefeys, Marc and Funkhouser, Thomas},
  booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year      = {2023}

OpenScene通过开放词汇和零样本学习推进了3D场景理解的界限，为各种应用打开了新大门。该项目的代码库、文档及其在计算机视觉领域的潜在应用，使得研究人员和开发者能够以更灵活的方式探索3D场景中的丰富信息。