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基于CLIP的多模态三维点云分类研究
摘要
针对现有三维点云分类方法在特征表征、跨模态信息融合及小样本学习能力上存在的局限，传统模型往往难以充分挖掘点云数据的深层语义信息，尤其在处理复杂场景及新出现的类别时表现欠佳。本研究旨在引入对比语言-图像预训练（CLIP）模型，构建一个多模态三维点云分类框架，通过有效融合点云、图像及文本等多种模态的信息，提升点云分类的精度。具体研究内容规划如下：
（1）构建与优化多模态三维点云处理流程。本次实验将基于ModelNet40数据集，研究三维点云的多视图投影方法，实现PointCLIP来扩展CLIP来处理3D点云数据，通过图像-文本对预先训练的知识转移到3D来实现跨模态分类识别。重点在于如何高效地将三维点云与相关的图像或文本描述进行学习与对齐，为后续的CLIP模型特征提取和融合奠定基础。
（2）设计和改进基于CLIP的多模态点云分类模型。为了更有效地将CLIP大规模的预训练知识迁移至三维点云分类任务，本研究的重点是优化多模态特征的融合策略。PointCLIP在处理从三维点云数据多视图投影过程中提取的特征时，尽管在多个视图之间的功能引入了视图间适配器，大大提高了性能，但采用固定超参数加权求和的方法，从而限制了模型对各视图信息质量自适应感知能力的不足，本文进一步引入基于注意力机制的自适应视图权重融合方法。该方法允许模型根据投影生成的二维深度视图，自主学习并根据其中的信息的质量分配各视图特征的贡献权重，从而自适应地聚合多视图信息，生成更具判别力的融合特征以用于最终的分类决策。
（3）进行实验验证与对比分析。将在PyTorch深度学习框架下搭建实验平台。通过在标准三维点云数据集上进行零样本和少样本分类实验，评估所提出模型的有效性。将设计消融实验，分析其在不同骨干网络下的分类性能，以验证改进模块的具体贡献。
关键词：三维点云；CLIP；多模态学习；点云分类；特征融合；零样本学习；注意力机制
ABSTRACT
Giventhelimitationsofexisting3Dpointcloudclassificationmethodsinfeaturerepresentation,cross-modalinformationfusion,andfew-shotlearning,traditionalmodelsoftenstruggletofullyextractdeepsemanticinformationfrompointclouddata.Theirperformanceisparticularlyweakwhenhandlingcomplexscenesandnovelobjectcategories.ThisresearchintroducestheContrastiveLanguage-ImagePre-training(CLIP)modeltoconstructamulti-modal3Dpointcloudclassificationframework.Thestudyaimstoimprovepointcloudclassificationaccuracybyeffectivelyfusinginformationfrommultiplemodalities,includingpointclouds,images,andtext.Thespecificresearchplanisasfollows:
(1)ConstructandOptimizeaMulti-modal3DPointCloudProcessingPipeline.Thisexperiment,basedontheModelNet40dataset,willexploremulti-viewprojectionmethodsfor3Dpointclouds.ItwillimplementPointCLIPtoadapttheCLIPmodelfor3Ddata,enablingcross-modalclassificationbytransferringknowledgefrompre-trainedimage-textpairstothe3Ddomain.Aprimaryfocusisontheefficientlearning