CVPR‘25满分工作！TSP3D：高效3D视觉定位~

CVPR2025满分工作—TSP3D！作者提出了一种用于3D视觉Grounding的高效多级卷积架构。由于两阶段或基于point的架构，传统方法难以满足实时推理的要求。受多层完全稀疏卷积架构在3目标检测中的成功启发，清华&南洋理工的团队想按照这一技术路线构建一个新的3D视觉基础框架。然而，由于在3D视觉基础任务中，3D场景表示应该与文本特征进行深度交互，由于大量的体素特征，基于稀疏卷积的架构对于这种交互效率低下。为此TSP3D提出了文本引导剪枝（TGP）和基于补全的addition（CBA），通过逐步区域剪枝和目标补全，以有效的方式深度融合3D场景表示和文本特征。具体来说，TGP迭代地稀疏化3D场景表示，从而通过交叉注意力有效地将体素特征与文本特征交互。为了减轻修剪对精细几何信息的影响，CBA通过体素完成自适应地修复过度修剪的区域，计算开销可以忽略不计。与之前的单级方法相比，我们的方法实现了最高的推理速度，比之前的最快方法提高了100%的FPS。即使与两阶段方法相比，TSP3D也达到了最先进的精度，领先+1.13Acc@0.5在ScanRefer上分别使用+2.6和+3.2导联，在NR3D和SR3D上分别使用。

• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2502.10392

• 代码链接：https://github.com/GWxuan/TSP3D

今天自动驾驶之心很荣幸邀请到清华大学自动化系IVG实验室在读博士-郭文轩，为大家分享CVPR中稿的这篇工作！今晚七点半，锁定自动驾驶之心直播间~

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