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3D Few-shot分割结果示例技术背景3D场景理解在自动驾驶、智能机器人等领域扮演着至关重要的角色，它使设备能够感知并理解周围的三维世界。尽管传统的全监督学习模型在特定类别的识别上表现出色，但这些模型通常只限于识别这些预定义的类别。这就意味着，每当需要识别新的对象类别时，就必须收集大量的3D场景数据并进行详细标注，这一过程不仅耗时耗力，还极大限制了全监督模型在真实世界中的应用广度和灵活性。然而，借助Few-shot学习方法，这一局面得到了显著改善。Few-shot学习是一种需要极少标注样本就能迅速适应新类别的技术。这意味着模型可以通过少量的示例迅速学习和适应新的环境，大大降低了数据收集和处理的成本。这种快速、灵活的学习方式，使得3D场景理解技术更加适应快速变化的现实世界，为各种应用场景如自动驾驶和高级机器人系统打开了新的可能性。因此，研究Few-shot 3D模型能有效推动很多重要任务在更广阔世界的实际应用。 特别的，对于Few-shot 3D point cloud semantic segmentation（FS-PCS）任务，模型的输入包括support point cloud以及关于新类别的标注（support mask）和query point cloud。模型需要通过利用support point cloud和support mask获得关于新类别的知识并应用于分割query point cloud，预测出这些新类别的标签。在模型训练和测试时使用的目标类别无重合，以保证测试时使用的类均为新类，未被模型在训练时见过。任务的重新审视与改正 图1. 两个场景的可视化（前景类分别为door和board）
图3. COSeg和过往最佳方法的可视化比较文中的实验首先在改正后的标准setting下评测了之前的方法，创立了标准的benchmark，并且证明了COSeg方法的优越性能，在各个few-shot任务中都实现了最佳的结果。可视化也清楚表明了COSeg实现了更好分割结果。此外，在文中作者也提供了广泛的消融实验证明了设计的有效性和correlation优化范式的优越性。 总结该文章的研究在FS-PCS领域的贡献如下。首先，作者确定了当前FS-PCS setting中的两个关键问题（前景泄露和稀疏点分布），这两个问题降低了对过往方法的评价基准的准确性。为了解决过往setting中的问题，文中引入了一个全新的标准化的setting以及评价benchmark。此外，在标准化FS-PCS setting下，作者提出一个新的correlation优化范式，显著提高了模型在few-shot任务上的泛化性能。文中的模型COSeg融合了HCA来挖掘有效的点云关联信息和BPC来进行背景预测的调整，在所有few-shot任务上实现了最佳的性能。文中改正的标准化setting开放了更多在Few-shot 3D分割任务上提升的可能性，同时提出的新correlation优化范式也为未来的模型设计与开发提供了新的方向。这项工作作为FS-PCS领域的一个新基准，有望激励更多研究者探索和拓展小样本3D场景理解的边界。作为参考，以下几点可以作为潜在的研究方向，以进一步推动该领域的发展：在文中的新setting下，虽然COSeg实现了最佳性能，但仍然有很大的进步空间，可以改进模型以实现更优的few-shot泛化：如改进prototype的抽取方式 [1,2]，改进correlation优化模块 [3]，对每个few-shot任务做针对性的训练 [4]。解决Base类别干扰问题也是影响Few-shot性能的关键因素，可以从训练或模型设计角度进行优化 [5,6]，更好的减少Base类别的干扰。提高模型的训练和推理效率 [7]，特别是在部署到实际应用时，模型的效率也是一个关键考量。总结来说，这一领域的前景十分广阔，而且目前尚处于新兴起步阶段，对于广大的研究者而言，无疑是一个充满希望和机遇的研究领域。参考链接：[1] Lang, Chunbo, et al. “Progressive parsing and commonality distillation for few-shot remote sensing segmentation.” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (2023).[2] Liu, Yuanwei, et al. “Intermediate prototype mining transformer for few-shot semantic segmentation.” Advances in Neural Information Processing Systems 35 (2022): 38020-38031.[3] Zhang, Canyu, et al. “Few-shot 3d point cloud semantic segmentation via stratified class-specific attention based transformer network.” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 37. No. 3. 2023.[4] Boudiaf, Malik, et al. “Few-shot segmentation without meta-learning: A good transductive inference is all you need?.” Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2021. [5] Wang, Jiahui, et al. “Few-shot point cloud semantic segmentation via contrastive self-supervision and multi-resolution attention.” 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2023.[6] Lang, Chunbo, et al. “Learning what not to segment: A new perspective on few-shot segmentation.” Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition. 2022.[7] Sun, Yanpeng, et al. “Singular value fine-tuning: Few-shot segmentation requires few-parameters fine-tuning.” Advances in Neural Information Processing Systems 35 (2022): 37484-37496.
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