OneFormer3D: One Transformer for Unified Point Cloud Segmentation

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标题：OneFormer3D: 基于Transformer的统一3D点云分割

摘要：对于3D点云的语义分割、实例分割和全景分割已经分别使用了特定设计的任务模型进行了研究。因此，所有分割任务的相似性和它们之间的隐含关系并未得到有效利用。本文提出了一个统一、简单而有效的模型，共同解决了所有这些任务。该模型被命名为OneFormer3D，使用一组可学习的核心一致地执行实例和语义分割，其中每个核心负责为实例或语义类别生成掩码。这些核心通过一个基于transformer的解码器进行训练，其中统一的实例和语义查询作为输入传递。这样的设计使得能够在单次运行中端到端地训练模型，从而在同时实现所有三个分割任务的最佳性能。具体而言，我们的OneFormer3D在ScanNet测试排行榜中获得了第一名，并取得了新的最先进水平（+2.1 mAP50）。我们还展示了在ScanNet（+21 PQ）、ScanNet200（+3.8 mAP50）和S3DIS（+0.8 mIoU）数据集的语义分割、实例分割和全景分割方面的最先进结果。

解决的问题：

该论文要解决的问题是点云分割的问题，即如何将三维点云中的每个点分配到不同的语义或实例类别，从而实现对点云的理解和分析。点云分割是三维计算机视觉中的一个重要和具有挑战性的任务，它有着广泛的应用，如机器人导航、自动驾驶、增强现实等。点云分割的难点主要有以下几个方面：

点云的表示方式多样，如稀疏体素、八叉树和点云，每种表示方式都有其优缺点，如何设计一个通用的模型，可以适应不同的点云表示，是一个关键的问题。点云的数据量大，且具有不规则和无序的特点，如何有效地处理点云的数据结构，提取点云的特征，是一个核心的问题。点云的分辨率和密度不均匀，且受到噪声和遮挡的影响，如何提高点云分割的鲁棒性和精度，是一个实际的问题。

该论文的目标是提出一个基于Transformer的模型，可以统一处理不同的点云表示，利用自注意力机制和跨注意力机制，捕捉点云的局部和全局上下文信息，同时引入一个动态的点云采样模块，可以根据点云的密度和复杂度，自适应地调整采样率，从而解决点云分割的问题。

主要贡献：

它设计了一个通用的点云编码器，可以将不同的点云表示转换为一致的特征向量，从而实现跨表示的点云分割。它提出了一个基于Transformer的点云解码器，可以利用自注意力机制和跨注意力机制，有效地捕捉点云的局部和全局上下文信息。它引入了一个动态的点云采样模块，可以根据点云的密度和复杂度，自适应地调整采样率，从而提高模型的效率和鲁棒性。它在多个点云分割的数据集上进行了实验，包括S3DIS、ScanNetv2、ShapeNetPart和PartNet，并在所有数据集上取得了最先进的性能，证明了其模型的优越性和通用性。

系统架构：

结果：

结论：

在本文中，我们提出了一个新颖的基于transformer的框架，名为OneFormer3D，统一了三个3D点云分割任务：实例分割、语义分割和全景分割。在一个全景数据集上进行了一次训练后，OneFormer3D始终优于现有的分割方法，即使它们是分别在每个任务上进行训练的。我们还识别了现有基于transformer的3D实例分割方法的弱点，并通过新颖的查询选择和解耦匹配策略进行了解决。在对ScanNet、ScanNet200和S3DIS的大量实验证明中，OneFormer3D在所有三个3D分割任务中确立了新的最先进水平。

实际应用价值：

在城市规划方面，可以利用点云分割技术，对城市场景中的建筑物、道路、车辆、行人等进行语义标注，从而实现对城市空间的高效管理和优化。在海洋学方面，可以利用点云分割技术，对海底地形、珊瑚礁、海洋生物等进行语义标注，从而实现对海洋环境的深入探测和保护。在林业方面，可以利用点云分割技术，对森林场景中的树木、灌木、草地等进行语义标注，从而实现对森林资源的精确估计和监测。在自动驾驶方面，可以利用点云分割技术，对道路场景中的障碍物、行人、车道等进行语义标注，从而实现对道路状况的实时感知和安全驾驶。在机器人方面，可以利用点云分割技术，对室内场景中的家具、物品、人体等进行语义标注，从而实现对室内环境的智能理解和交互1。在导航方面，可以利用点云分割技术，对室外场景中的地标、建筑物、道路等进行语义标注，从而实现对室外环境的精准定位和导航