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本文介绍我们在ICCV 2023上接收的论文《PointCLIP V2: Adapting CLIP for Powerful 3D Open-world Learning》。
论文：https://arxiv.org/abs/2211.11682
开源代码（已开源）:
https://github.com/yangyangyang127/PointCLIP_V2
如下图，与baseline PointCLIP相比，本文方法在3个不同数据集的zero-shot分类准确率上，有了提升显著。
1. 概述
问题：当前，大规模数据预训练极大地提高了2D图像的open-world识别能力。但在3D领域，由于没有足够的可训练数据，各种3D open-world任务进展缓慢且性能较低如PointCLIP，所以提升3D open-world任务的性能是一个重要问题，这些任务包括zero-shot的分类，分割和检测等。
出发点：最近一段时间，大规模图像-文本预训练取得了较大的进步，比如CLIP，BLIP之于各种2D任务；同时大语言模型如GPT-3在文本理解上也有所突破。因此我们提问：是否能够结合图像文本模型和大语言模型来解决3D open-world任务？更具体地，能否实现CLIP + GPT-3 => 3D open-world tasks?
主要方法：为了结合两者，我们将3D点云投影成接近真实的2D图像，并使用GPT-3产生富含3D描述的文本，从而提升两种模态的匹配度。我们的实验证明，结合CLIP和GPT-3的方法，在3D open-world任务上取得了较好的性能，这些任务包括zero-shot和few-shot 3D classification，以及更一般的zero-shot 3D segmentation和3D detection任务。综上所述，论文的整体思路可以表示为下图：
2. 方法
为了将点云适配到图像和文本，我们基于PointCLIP主要做了两点改进，这两点改进对应于CLIP的两个编码器：
(1) 对于视觉编码器，设计了新的投影模块将点云投影成更加真实的深度图；
(2) 对于文本编码器，使用GPT-3产生包含丰富形状描述的文本。
以上的两点改进虽然简单但能够用于不同的任务，我们在zero-shot和few-shot 3D classification，zero-shot 3D segmentation, 和3D detection任务上验证。综合以上，论文整体的框架如下图所示，输入部分（左边）是两点改进，输出部分（右边）对应于不同的任务。
2.1 深度图合成
对于一个点云，我们主要通过量化（体素化），稠密化，平滑和维度压缩合成出一个比较贴近真实的深度图。首先一个不规则的点云被体素化，产生一个稀疏的3D网格，然后我们使用池化操作把网格变得稠密，接着我们使用高斯平滑消除噪声，最后在深度这个维度进行压缩，从3D网格得到一张2D图像。整体流程如下图左所示，最后的深度图与散点图相比，更加贴近现实中的深度图（图右）。
2.2 文本描述生成
大部分基于CLIP的工作都使用了形如“a photo of a {CLASS}.”的普通文本模板，这在一定程度上较为低效。考虑到当前大预言模型已经具有较强的文本生成能力，因此我们试图用GPT-3产生具有形状描述的prompt. 我们使用4种形式的命令激励GPT-3。(1)命令型，如：“Describe a depth map of a [window]:”；(2)疑问型，如：“How to describe a depth map of a [table]?”；(3)同义句，如：“Generate a synonym for the sentence: A grayscale depth map of an inclined [CLASS].”；(4)组词成句，如：“Make a sentence using these words: a [table], depth map, obscure.”。
使用GPT-3产生的文字描述能够与图像产生更好的匹配，如下图右的attention map所示。
2.3 Open-world任务
我们将CLIP和GPT-3结合用于多种open-world的3D任务，包括3D zero-shot分类, 3D few-shot分类, 3D zero-shot segmentation和3D detection。
对于分割任务，我们在深度图上完成分割然后反映射到3D点云上，主要包括part segmentation和scene segmentation。对于检测任务，我们使用一个预训练的region proposal network产生3D框，并使用我们的方法作为一个open-world的分类头进行分类。
3. 结果
在ModelNet10, ModelNet40, ScanObjectNN的三个子数据集上的zero-shot分类结果在下表中，我们达到了当前的SOTA结果。
在ModelNet40和ScanObjectNN的三个子数据集上的few-shot分类结果，相比于之前的方法也获得了提升。
在zero-shot分割任务上，我们尝试了part和scene的分割，结果分别如下。因为当前没有类似的设定，因此我们只和PointCLIP做了比较。
在3D detection任务上，在ScanNet V2上的结果如下所示。
感谢您的阅读，更多的实现细节和比较请看我们的文章，我们的代码已开源。感谢您提出宝贵意见。
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