Open3DIS项目中的ScanNet200数据集标注问题解析

Open3DIS项目中的ScanNet200数据集标注问题解析

Open3DIS Open3DIS: Open-vocabulary 3D Instance Segmentation with 2D Mask Guidance (CVPR 2024) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/Open3DIS

背景介绍

Open3DIS是一个开源的3D实例分割项目，旨在实现开放词汇的3D场景理解。该项目在处理ScanNet200数据集时遇到了一些关于地面真实标注文件的技术问题，这些问题涉及到数据集预处理、特征提取以及模型性能评估等多个关键环节。

地面真实标注文件问题

在Open3DIS项目中，ScanNet200数据集的地面真实标注文件采用了"inst_nostuff"格式。这种格式专门用于处理不含背景杂物的实例标注，是3D场景理解中常见的处理方式。项目团队表示正在对这些标注文件进行更新，特别是312个验证场景的完整标注集。

特征提取与模型性能问题

在项目实施过程中，研究人员发现使用Grounded SAM提取的特征进行类别预测时出现了性能下降的问题。具体表现为：

1. 使用原始Grounded SAM特征时，模型性能显著低于预期
2. 经过特征精炼步骤后，性能有所提升但仍存在差距
3. 最终确认问题源于open_clip库中ViT-L/14@336px权重的兼容性问题

技术解决方案

针对上述问题，项目团队提出了以下解决方案：

1. 标注文件更新：承诺将尽快发布完整的验证集标注文件
2. 特征精炼流程：强调了特征精炼步骤的重要性，类似OpenMask3D的处理方式
3. CLIP模型替代方案：建议暂时使用原始CLIP实现替代open_clip，已验证可获得可复现的结果

实施建议

对于希望复现Open3DIS项目结果的开发者，建议：

1. 关注项目更新，获取最新的标注文件
2. 确保完整执行所有处理步骤，特别是特征精炼环节
3. 考虑使用原始CLIP实现作为临时解决方案，直到open_clip问题修复
4. 注意SAM在边界框生成中的使用差异

总结

Open3DIS项目在推进3D实例分割技术方面做出了重要贡献，但在处理ScanNet200数据集时遇到了一些技术挑战。通过团队的努力和社区的反馈，这些问题正在逐步解决。这一过程也凸显了深度学习项目中依赖库版本管理和兼容性验证的重要性。随着这些问题的解决，Open3DIS有望为3D场景理解领域提供更加强大和稳定的工具。

Open3DIS Open3DIS: Open-vocabulary 3D Instance Segmentation with 2D Mask Guidance (CVPR 2024) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/Open3DIS