讓機(jī)器擁有像人類一樣感知 3D 物體和環(huán)境的能力，是人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)重要課題。牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系博士生 Bo Yang 在其畢業(yè)論文中詳細(xì)解讀了如何重建和分割 3D 物體，進(jìn)而賦予機(jī)器感知 3D 環(huán)境的能力，突破了人工智能和機(jī)器理解的界限。

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賦予機(jī)器像人類一樣感知三維真實(shí)世界的能力，這是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)根本且長(zhǎng)期存在的主題?？紤]到視覺輸入具有不同類型，如二維或三維傳感器獲取的圖像或點(diǎn)云，該領(lǐng)域研究中一個(gè)重要的目標(biāo)是理解三維環(huán)境的幾何結(jié)構(gòu)和語義。

傳統(tǒng)方法通常利用手工構(gòu)建的特征來估計(jì)物體或場(chǎng)景的形狀和語義。但是，這些方法難以泛化至新物體和新場(chǎng)景，也很難克服視覺遮擋的關(guān)鍵問題。

今年九月畢業(yè)于牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的博士生 Bo Yang 在其畢業(yè)論文《Learning to Reconstruct and Segment 3D Objects》中對(duì)這一主題展開了研究。與傳統(tǒng)方法不同，作者通過在大規(guī)模真實(shí)世界的三維數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)通用和魯棒表示，進(jìn)而理解場(chǎng)景以及場(chǎng)景中的物體。

總體而言，本文開發(fā)了一系列新型數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法，以實(shí)現(xiàn)機(jī)器感知到真實(shí)世界三維環(huán)境的目的。作者表示：「本文可以說是突破了人工智能和機(jī)器理解的界限。」

這篇博士論文有 143 頁，共六章。機(jī)器之心對(duì)該論文的核心內(nèi)容進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹，感興趣的讀者可以閱讀論文原文。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.09582.pdf

論文概述

作者在第 2 章首先回顧了以往 3D 物體重建和分割方面的研究工作，包括單視圖和多視圖 3D 物體重建、3D 點(diǎn)云分割、對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）、注意力機(jī)制以及集合上的深度學(xué)習(xí)。此外，本章最后還介紹了在單視圖 / 多視圖 3D 重建和 3D 點(diǎn)云分割方面，該研究相較于 SOTA 方法的新穎之處。

基于單視圖的 3D 物體重建

在第 3 章，作者提出以一種基于 GAN 的深度神經(jīng)架構(gòu)來從單一的深度視圖學(xué)習(xí)物體的密集 3D 形狀。作者將這種簡(jiǎn)單但有效的模型稱為 3D-RecGAN++，它將殘差連接（skip-connected）的 3D 編碼器 - 解碼器和對(duì)抗學(xué)習(xí)結(jié)合，以生成單一 2.5D 視圖條件下的完整細(xì)粒度 3D 結(jié)構(gòu)。該模型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的訓(xùn)練和測(cè)試流程如下圖所示：

接著，作者利用條件對(duì)抗訓(xùn)練來細(xì)化編碼器 - 解碼器估計(jì)的 3D 形狀，其中用于 3D 形狀細(xì)化的判別器結(jié)構(gòu)示意圖如下：

最后，作者將提出的 3D-RecGAN++ 與 SOTA 方法做了對(duì)比，并進(jìn)行了控制變量研究。在合成和真實(shí)數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型性能良好。

基于多視圖的 3D 物體重建

在第 4 章，作者提出以一種新的基于注意力機(jī)制的神經(jīng)模塊來從多視圖中推理出更好的 3D 物體形狀。這種簡(jiǎn)單但高效的注意力聚合模塊被稱為 AttSets，其結(jié)構(gòu)如下圖所示。與現(xiàn)有方法相比，這種方法可以學(xué)習(xí)從不同圖像中聚合有用信息。

此外，研究者還引入了兩階段訓(xùn)練算法，以確保在給出一定數(shù)量輸入圖像的情況下，預(yù)估的 3D 形狀具有魯棒性。研究者在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，證明該方法能夠精確地恢復(fù)物體的 3D 形狀。

從點(diǎn)云中學(xué)習(xí)分割 3D 物體

在第五章中，研究者提出了一個(gè)新的框架來識(shí)別大規(guī)模 3D 場(chǎng)景中的所有單個(gè) 3D 物體。與現(xiàn)有的研究相比，該研究的框架能夠直接并且同時(shí)進(jìn)行檢測(cè)、分割和識(shí)別所有的目標(biāo)實(shí)例，而無需任何繁瑣的前 / 后處理步驟。研究者在多個(gè)大型實(shí)際數(shù)據(jù)集上展現(xiàn)了該方法相對(duì)于基線的性能提升。

作者介紹

本文作者 Bo Yang 現(xiàn)為香港理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系助理教授。他本科和碩士分別畢業(yè)于北京郵電大學(xué)和香港大學(xué)，然后進(jìn)入牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系攻讀博士學(xué)位，其導(dǎo)師為 Niki Trigoni 和 Andrew Markham 教授。

Bo Yang 作為一作以及合著的論文曾被《計(jì)算機(jī)視覺國(guó)際期刊》（IJCV）以及 NeurIPS 和 CVPR 等學(xué)術(shù)會(huì)議接收，谷歌學(xué)術(shù)主頁上顯示他共著有 22 篇論文，被引用數(shù)超過 400。

論文目錄如下：