一个成功的网站要具备哪些方面开先建设集团网站

2025-02-12，由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发 一种名为 EmbodiedSAM（ESAM）的在线3D实例分割框架。该框架利用2D视觉基础模型辅助实时3D场景理解，解决了高质量3D数据稀缺的难题，为机器人导航、操作等任务提供了高效、准确的视觉感知能力。

一、研究背景

随着机器人技术和人工智能的发展，机器人在复杂环境中执行任务（如导航、操作和交互）的能力越来越依赖于对三维（3D）场景的实时、准确理解。这种能力被称为“具身感知”，它要求机器人能够实时处理连续的RGB-D视频流，并生成对场景中物体的细粒度、高泛化的3D实例分割结果。

目前遇到的困难和挑战

1、高质量3D数据稀缺：与2D图像相比，高质量的3D标注数据极为有限，这使得直接在3D中训练模型变得不切实际。

2、实时性要求：具身任务需要模型在数据采集的同时进行感知，且必须具备高推理速度，以支持机器人的实时规划和控制。

3、泛化能力不足：现有方法大多依赖于离线处理或手工设计的策略，难以在不同场景和传感器参数下保持一致的性能。

二、让我们一起来看一下EmbodiedSAM框架

EmbodiedSAM（ESAM）是一种在线3D实例分割框架，目的利用2D视觉基础模型的强大能力，实现对3D场景的实时、细粒度分割。该框架的核心思想是将2D分割掩码提升为3D查询，并通过双层查询解码器进行迭代优化，最终生成准确的3D实例掩码。ESAM的主要模块包括：

1、几何感知查询提升模块：

该模块将SAM生成的2D掩码转化为3D感知的查询，通过点云特征提取和超点（superpoints）聚合，保留细粒度 形状信息。

2、双层查询解码器：

通过掩码交叉注意力和前馈网络，该解码器迭代优化查询，生成点级3D掩码，同时支持超点级和点级特征的高效交互。

3、快速查询合并策略：

利用几何、对比和语义相似性辅助任务，ESAM通过矩阵运算快速计算掩码之间的相似度，并通过二分图匹配合并实例掩码，实现高效的在线更新。

ESAM概述

我们的高效查询合并策略的详细信息。我们提出了三种具有代表性的辅助任务，它们以向量的形式生成几何、对比和语义表示。然后可以通过矩阵乘法有效地计算相似性矩阵。我们进一步修剪了相似性矩阵，并采用二分匹配来合并实例。

不同 3D 实例分割方法在 ScanNet200 数据集上的可视化结果。如红框所示，SAM3D 预测有噪声的掩模，而 SAI3D 倾向于将实例过度分割为多个部分。

合并策略的辅助任务可视化。（a） 几何相似性的 3D 框预测。我们可视化对象在不同时间 moment 的边界框。（b） 对比相似性的实例特异性表示的 t-SNE 可视化。不同的颜色表示不同的实例，不同的点表示不同帧的实例特征。（c） 语义相似性的查询式语义分割。

三、EmbodiedSAM应用场景

比如在工厂里，有一个机器人机械臂，它的任务是从传送带上抓取各种形状和大小的零件，然后把它们精确地安装到一台正在组装的机器上。这个任务听起来好像挺简单的，但实际上，传送带上的零件摆放得乱七八糟，有的歪着，有的躺着，还有的可能被别的零件遮挡了一部分。而且，零件的种类也不止一种，每种零件的形状和尺寸都不一样。

这时候，ESAM就派上大用场了！

首先，工厂里安装了一个RGB-D摄像头，它会实时拍摄传送带上的画面，并且把彩色图像和深度信息一起传送给机器人。ESAM就像是机器人的眼睛和大脑，它能够快速地处理这些图像和深度数据。

具体来说，ESAM的工作是这样的：

1、实时识别和分割：当传送带上的零件进入摄像头的视野时，ESAM会在不到一秒钟的时间内，把传送带上的每个零件都识别出来，并且用3D的方式把它们分割开来。比如，传送带上有一个圆形的齿轮和一个方形的金属块，ESAM不仅能准确地分辨出这是两个不同的物体，还能把它们的形状、大小和位置都精确地“画”出来。

2、提供3D信息：ESAM不仅告诉机器人“这里有东西”，还会告诉机器人这些零件具体在3D空间里的位置。比如，它会告诉机器人：“嘿，那个齿轮在传送带的左边，离你大概50厘米远，直径是10厘米。”这样，机器人就可以根据这些精确的信息，调整自己的机械臂，准确地移动到齿轮的上方。

3、机械臂抓取和操作：有了ESAM提供的3D信息，机械臂就可以轻松地调整自己的姿态和抓取动作。比如，它会根据齿轮的形状和位置，调整抓手的角度和力度，然后稳稳地把齿轮抓起来，再把它送到指定的位置安装上去。如果遇到被遮挡的零件，ESAM也能通过3D信息帮助机器人判断零件的完整形状，从而让机械臂找到最佳的抓取点。

在整个过程中，ESAM就像一个超级聪明的助手，让机器人能够快速、准确地完成任务。而且，不管传送带上的零件怎么变，ESAM都能实时处理，让机器人始终保持高效的工作状态。这样一来，工厂的生产效率就能大大提高，而且出错率也会大大降低。

论文中提到数据集

数据集：ScanNet

数据集介绍：ScanNet是一个包含数千个室内场景的三维点云数据集，用于三维视觉研究。

数据集地址:ScanNet|三维视觉数据集|室内场景重建数据集

数据集：ScanNet200

数据集介绍：ScanNet200数据集包含了200个自然类别不平衡的3D场景。

数据集地址：ScanNet200|三维场景分割数据集|增量学习数据集

数据集：SceneNN

数据集介绍：一个由 100 多个室内场景组成的 RGB-D 场景数据集。

数据集地址：SceneNN：带有注释的场景网格数据集,RGB-D 场景数据集|3D视觉数据集|计算机视觉数据集

数据集：3RScan

数据集介绍：3RScan数据集用于训练和评估三元组网络，从所有RGB相机图像中选择适合训练的图像，并根据不同的标准组合成三元组（锚点、正样本、负样本）

数据集地址：3RScan|深度学习数据集|图像识别数据集

更多经典数据集，请打开：遇见数据集

经典数据集从千万数据集中千里挑一，经过了时间和应用的考研，已成为算法和模型性能评估的基准，是各个领域的数据集代表https://www.selectdataset.com/classics