摘要

我们介绍 SAM2POINT，这是一种采用 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 进行零样本和快速 3D 分割的初步探索。 SAM2POINT 将任何 3D 数据解释为一系列多向视频，并利用 SAM 2 进行 3D 空间分割，无需进一步训练或 2D-3D 投影。 我们的框架支持各种提示类型，包括 3D 点、框和掩模，并且可以泛化到不同的场景，例如 3D 对象、室内场景、室外场景和原始 LiDAR。 对多个 3D 数据集（例如 Objaverse、S3DIS、ScanNet、Semantic3D 和 KITTI）的演示凸显了 SAM2POINT 强大的泛化能力。 据我们所知，我们提出了 3D 中 SAM 最忠实的实现，这可以作为未来快速 3D 分割研究的起点。

1 INTRODUCTION

在之前的工作中发现了三个主要问题，这些问题阻碍了他们充分利用 SAM 的优势：

• 2D-3D 投影效率低下。大多数现有作品将 3D 数据表示为其 2D 数据，作为 SAM 的输入，并将分割结果反投影到 3D 空间。
• 三维空间信息的退化。对 2D 投影的依赖会导致细粒度 3D 几何和语义的丢失，因为多视图数据通常无法保留空间关系。此外，2D 图像无法充分捕获 3D 物体的内部结构，从而严重限制了分割精度。
• 失去prompting灵活性。SAM 的一个引人注目的优势在于其通过各种提示选项进行交互的能力。 不幸的是，这些功能在当前方法中大多被忽视，因为用户很难使用 2D 表示来指定精确的 3D 位置。
• 有限的域名可转移性。

概述SAM2POINT的三个功能：

• Segmenting Any 3D as Videos. 用体素化来模拟视频。（体素化（Voxelization）：这是一种将三维物体或场景转换为体素（voxel）网格的技术。体素是三维空间中的像素（pixel），类似于二维图像中的像素。体素化可以将复杂的三维物体或场景简化为由体素组成的网格，便于计算机处理和渲染。）体素化3D的数据是这样的维度：w×h×l×3（这通常指的是一个三维图像数据的格式，其中 w 代表宽度（width），h 代表高度（height），l 可能代表深度（length）或者层数（layers），3 通常表示颜色通道数，比如 RGB（红绿蓝）。很像视频的格式w×h×t×3：这通常指的是视频数据的格式，其中 w 同样代表宽度，h 代表高度，t 代表时间（time），也就是视频的帧数，3 同样表示颜色通道数。
• 支持多种3Dprompts。3D points, bounding boxes, and masks。
• 可推广到各种场景。可以有效地分割单个对象、室内场景、室外场景和原始 LiDAR，突出了其跨不同领域的卓越可转移性。

2 SAM2POINT

2.1 3D DATA AS VIDEOS

我们的目标是将P转换为一种数据格式，一方面SAM 2可以以零样本的方式直接处理，另一方面可以很好地保留细粒度的空间几何形状。为此，我们采用3D体素化技术,体素化是在 3D 空间中有效执行的，从而避免了信息退化和繁琐的后处理。

如何将三维输入的体素化表示转换为可以被特定系统（SAM 2）处理的视频格式？

• 与视频格式的相似性：

  • 体素化表示的格式与视频数据的格式 w×h×t×3非常相似，其中 t 代表时间帧数。
  • 这种相似性使得体素化数据可以被视频处理系统直接处理

2.2 PROMPTABLE SEGMENTATION

1、3D Point Prompt

使用3D Point Prompt来辅助三维体素分割的过程。

①定义一个三维点提示 pp=(xp,yp,zp)，这个点在三维空间中作为一个锚点（anchor point）。

②定义三个正交的二维截面：以 pp 为锚点，定义三个相互垂直的二维截面。这些截面在三维空间中分别对应于三个不同的平面。

③分割三维体素：从这些二维截面开始，将三维体素沿着六个空间方向分割成六个子部分，分别是：前面、后面、左面、右面、上面和下面。

④将子部分视为不同的视频：将每个分割得到的子部分视为一个独立的视频，其中二维截面作为视频的第一帧，而 pp被投影为二维点prompt。

⑤应用 SAM 2 进行并行分割：使用 SAM 2 系统对这六个“视频”进行并行的分割处理。SAM 2 系统能够同时处理多个视频流，并对每个视频流进行分割。

⑥整合分割结果：将六个视频的分割结果整合起来，形成最终的三维掩码（mask）预测。这个掩码预测代表了三维空间中目标对象的分割结果。

2、3D Box Prompt

使用3D Box Prompt来辅助三维体素分割的过程。

①3D Box Prompt：定义一个三维盒子提示 bp=(xp,yp,zp,wp,hp,lp)其中 (xp,yp,zp)表示三维空间中的几何中心坐标，(wp,hp,lp) 表示盒子的宽度、高度和长度。

②使用几何中心作为锚点：将三维盒子的几何中心作为锚点，用于定义三维空间中的分割。

③表示三维体素为六个不同的视频：如前所述，将三维体素沿着六个空间方向分割成六个子部分，每个子部分被视为一个独立的视频。

④投影三维盒子到二维截面：对于每个方向的视频，将三维盒子 bp投影到相应的二维截面上，这个投影的盒子用作分割的二维提示点（box point）

⑤支持带有旋转角度的三维盒子：支持三维盒子带有旋转角度，例如 (αp,βp,γp)，这些角度分别代表绕 x、y、z 轴的旋转。对于带有旋转的三维盒子，采用投影后的盒子的边界矩形（bounding rectangle）作为二维提示。

⑥分割过程：在每个方向的视频上，使用投影得到的二维提示（无论是单个点还是边界矩形）来辅助分割过程。应用分割算法（如 SAM 2）对每个视频进行处理，以识别和分割出目标对象。

⑦整合分割结果：将六个方向的视频分割结果整合起来，形成最终的三维掩码（mask）预测。

3、3D Mask Prompt

①三维掩码提示（3D Mask Prompt）：定义一个三维掩码提示 Mp∈Rn×1Mp∈Rn×1，其中 nn 表示点的数量。每个点的值是 1 或 0，1 表示被掩码（masked）的区域，0 表示未被掩码（unmasked）的区域。

②使用质心作为锚点：将三维掩码提示的质心（center of gravity）作为锚点。质心是所有掩码区域点的加权平均位置，可以认为是掩码区域的几何中心。

③分割三维空间为六个视频：与之前的方法类似，将三维空间沿着六个空间方向分割成六个子部分，每个子部分被视为一个独立的视频。

④利用掩码提示与截面的交集：对于每个方向的视频，计算三维掩码提示与相应二维截面的交集，这个交集用作二维掩码提示（2D mask prompt）来辅助分割。

⑤分割过程：使用二维掩码提示来辅助分割算法（如 SAM 2）对每个视频进行处理，以识别和分割出目标对象。

⑥后处理步骤：这种类型的提示可以作为后处理步骤，用于提高之前预测的三维掩码的准确性。通过比较预测的掩码与掩码提示的交集，可以对预测结果进行微调，修正错误或不精确的部分。

⑦整合分割结果：将六个方向的视频分割结果整合起来，形成最终的三维掩码（mask）预测。

2.3 ANY 3D SCENARIOS

3D Object、Indoor Scene、Outdoor Scene、Raw LiDAR

3 DISCUSSION AND INSIGHT

3.1 如何将 2D 基础模型调整为 3D？

主要挑战在于弥合 2D 和 3D 之间的模态差距。从 SAM2POINT 中，我们观察到通过体素化将 3D 数据表示为视频可能提供最佳解决方案，在性能和效率之间提供平衡的权衡。这种方法不仅通过简单的变换保留了 3D 空间固有的空间几何形状，而且还提供了 2D 模型可以直接处理的基于网格的数据格式。 尽管如此，还需要进一步的实验来验证和强化这一观察结果。

3.2 SAM2POINT 在 3D 领域的潜力是什么？

SAM2POINT 呈现了 SAM 最准确、最全面的 3D 实现，成功继承了其实现效率、迅速的灵活性和泛化能力。受 2D 领域 SAM 的启发，SAM2POINT 展示了推进各种 3D 应用的巨大潜力。在训练大型 3D 模型时，SAM2POINT 可以用作自动数据注释工具，通过跨不同场景生成大规模分割标签来缓解数据稀缺问题。对于 3D 和语言视觉学习，由于其零样本功能，SAM2POINT 本质上提供了跨 2D、3D 和视频领域的联合嵌入空间，这可以进一步增强 Point-Bind 等模型的有效性。

4 DEMOS

5 CONCLUSION

在这个项目中，我们提出了 SAM2POINT，它利用 Segment Anything 2 (SAM 2) 通过零样本和可提示的框架进行 3D 分割。 通过将 3D 数据表示为多向视频，SAM2POINT 支持各种类型的用户提供的提示（3D 点、框和掩模），并在不同的 3D 场景（3D 对象、室内场景、室外环境和原始稀疏 LiDAR）中表现出强大的泛化能力 。 作为一项初步调查，SAM2POINT 提供了有关如何调整 SAM 2 以实现有效且高效的 3D 理解的独特见解。 我们希望我们的方法可以作为快速 3D 分割的基础基线，鼓励进一步研究以充分利用 SAM 2 在 3D 领域的潜力。