CVPR2025滿分論文！清華提出TSP3D：基於語言引導空間剪枝的高效3D視覺Grounding

2025-04-30 23:14 CVer

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作者：許修為
很開心我們最近的工作拿到了CVPR的滿分，這也是繼 DSPDet3D 之後三維空間剪枝在3DVG任務中的一次成功的嘗試。在這篇文章中，我們提出了TSP3D，一個高效的3D視覺定位（3D Visual Grounding）框架，在效能和推理速度上均達到SOTA。此外，文中還包含了我們將三維稀疏卷積引入3D Visual Grounding任務中遇到的挑戰，以及我們的探索和思考。
2Text-guided Sparse Voxel Pruning for Efficient 3D Visual Grounding
論文：https://arxiv.org/abs/2502.10392
程式碼倉庫：https://github.com/GWxuan/TSP3D

簡介

3D視覺定位（3D Visual Grounding, 3DVG）任務旨在根據自然語言描述在三維場景中定位指定的目標物件。這一多模態任務具有很大挑戰性，需要同時理解3D場景和語言描述。在實際應用（如機器人、AR/VR）中對模型的效率有著較高的要求，但現有方法在推理速度上受到了一定限制。早期的方法[1,2]大多采用兩階段框架：首先透過3D目標檢測在場景中找到所有候選物體，然後結合文字資訊在第二階段選出與描述匹配的目標。這種方法雖然直觀，但由於兩個階段分別提取特徵，存在大量冗餘計算，難以滿足實際應用中的推理速度要求。為提升效率，隨後出現了單階段方法[3,4]，直接從點雲資料中定位目標物體，將目標檢測與語言匹配一步完成。然而，現有單階段方法大多同樣基於點雲處理架構（PointNet++[5]等），其特徵提取需要耗時的最遠點取樣（FPS）和近鄰搜尋等操作。因此當前單階段方法距離即時推理仍有差距（推理速度不足6 FPS）。
為了解決上述問題，本文提出了一種全新的單階段3DVG框架——TSP3D，即“Text-guided Sparse voxel Pruning for 3DVG”。 TSP3D放棄被現有方法廣泛使用的點雲處理架構，引入了多層稀疏卷積架構來同時實現高精度和高速推理。三維稀疏卷積架構提供了更高的解析度和更精細的場景表示，同時在推理速度上具有顯著優勢。同時，為了有效融合多模態資訊，TSP3D針對特徵融合進行了一系列設計。如上面圖一所示，TSP3D在精度和推理速度方面都超過了現有方法。

方法

我們將三維稀疏卷積引入3DVG任務時遇到了諸多挑戰，我們在文中介紹了這些挑戰以及我們的思考和分析，希望能夠對研究社群有所幫助。

架構分析

1. 點雲處理架構：特徵提取需要耗時的最遠點取樣（FPS）和近鄰搜尋等操作，同時受到場景表示的空間解析度限制。
2. 直接引入多層稀疏卷積（TSP3D-B）：如上圖（a）所示，場景特徵和文字特徵透過簡單的拼接進行融合，推理速度快（14.58 FPS），但融合效果差，精度低。
3. 改為attention機制的特徵融合：如上圖（b）所示，由於生成式稀疏卷積的作用，體素數量（場景表示的解析度）極高，導致進行attention計算時視訊記憶體溢位，在消費級顯示卡上難以訓練和推理。
4. 引入基於文字引導的體素剪枝（TSP3D）：如上圖（c）所示，根據語言描述逐步修剪對目標定位沒有幫助的voxel，極大程度上減小了計算量，並提高推理速度。
5. 簡化的TSP3D（主推版）：去掉了最遠點取樣和插值，將多個attention模組重新組合，進一步提高計算效率。

文字引導的體素剪枝（Text-guided Pruning, TGP）

TGP的核心思想是賦予模型兩方面的能力：（1）在文字引導下修剪冗餘體素來減少特徵量；（2）引導網路將注意力逐漸集中到最終目標上。我們的TSP3D包含3 level的稀疏卷積和兩次特徵上取樣，因此相應設定了兩階段的TGP模組：場景級TGP (level 3 to 2) 和目標級TGP (level 2 to 1)。場景級TGP旨在區分物體和背景，用來修剪背景上的體素。目標級TGP側重於文字中提到的區域，保留目標物件和參考物件，同時修剪其他區域的體素。
TGP的作用分析：引入TGP後，level 1的體素數減少到原來的7%左右，並且精度得到了顯著提高。這歸功於TGP的多種功能：（1）透過attention機制促進多模態特徵之間的互動；（2）透過剪枝減少特徵數量；（3）基於文字特徵逐漸引導網路集中注意力到最終目標上。

基於補全的場景特徵融合（Completion-based Addition, CBA）

在剪枝過程中，一些目標體素可能會被錯誤地去除，尤其是對於較小或較窄的目標。因此，我們引入了基於補全的場景特徵融合模組（CBA），它提供了一種更有針對性且更有效的方法來融合multi-level特徵。CBA用於backbone特徵和上取樣的剪枝特徵融合，基於完整性較好的backbone特徵對剪枝特徵進行補充。同時，CBA引入的額外計算開銷可以忽略不計。方法細節請參見文章。

實驗結果

我們在主流的3DVG資料集ScanRefer[1]和ReferIt3D[6]上進行了實驗。我們是第一個全面評估3DVG方法的推理速度的工作，所有方法的推理速度在一個消費級的RTX 3090上測得。下面是兩個主表的結果，左側為ScanRefer資料集，右側為ReferIt3D資料集。
我們進行了一些列消融實驗，證明我們提出方法的有效性：
我們對文字引導的體素剪枝（TGP）進行了視覺化。在每個示例中從上到下為：場景級TGP、目標級TGP和最後一個上取樣層之後的體素特徵。藍框表示目標的ground truth，紅框表示參考物件的bounding box。可以看出，TSP3D透過兩個階段的剪枝減少體素特徵的數量，並逐步引導網路關注最終目標。
此外，我們對基於補全的場景特徵融合（CBA）進行了視覺化，展示了CBA自適應補全過度剪枝造成的目標體素缺失。圖中藍色點表示目標級TGP輸出的體素特徵，紅色點表示CBA預測的補全特徵，藍色框表示ground truth。
下圖展示了與其他方法的定性比較，TSP3D在定位相關目標、窄小目標、識別類別以及區分外觀和屬性方面表現出色。
更多實驗、視覺化可以參考我們的論文以及補充材料。如有問題歡迎大家在github上開issue討論~

參考文獻

[1] Dave Zhenyu Chen, Angel X Chang, and Matthias Nießner. Scanrefer: 3d object localization in rgb-d scans using natural language. In ECCV, pages 202–221. Springer, 2020.
[2] Pin-Hao Huang, Han-Hung Lee, Hwann-Tzong Chen, and Tyng-Luh Liu. Text-guided graph neural networks for referring 3d instance segmentation. In AAAI, pages 1610–1618, 2021.
[3] Junyu Luo, Jiahui Fu, Xianghao Kong, Chen Gao, Haibing Ren, HaoShen, HuaxiaXia, and SiLiu. 3d-sps: Single-stage 3d visual grounding via referred point progressive selection. In CVPR, pages 16454–16463, 2022.
[4] Yanmin Wu, Xinhua Cheng, Renrui Zhang, Zesen Cheng, and Jian Zhang. Eda: Explicit text-decoupling and dense alignment for 3d visual grounding. In CVPR, pages 19231-19242, 2023.
[5] Charles Ruizhongtai Qi, Li Yi, Hao Su, and Leonidas J Guibas. Pointnet++: Deep hierarchical feature learning on point sets in a metric space. In NeurIPS, 30, 2017.
[6] Panos Achlioptas, Ahmed Abdelreheem, Fei Xia, Mohamed Elhoseiny, and Leonidas Guibas. Referit3d: Neural listeners for fine-grained 3d object identification in real-world scenes. In ECCV, pages 422–440. Springer, 2020.

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