AffordanceLLM: Grounding Affordance from Vision Language Models
作者: Shengyi Qian, Weifeng Chen, Min Bai, Xiong Zhou, Zhuowen Tu, Li Erran Li
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2024-01-12 (更新: 2024-04-17)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出AffordanceLLM以解决物体可交互区域识别问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 可交互性定位 视觉语言模型 多模态学习 深度学习 物体识别
📋 核心要点
- 现有方法在可交互性定位任务中面临泛化能力不足的问题，尤其是在未见过的物体和动作上表现不佳。
- 本文提出的AffordanceLLM模型利用预训练视觉语言模型的知识，增强了对物体可交互区域的理解和定位能力。
- 在AGD20K基准测试中，AffordanceLLM模型显著超越了竞争方法，展示了在复杂场景中的有效性和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
可交互性定位是指识别物体可交互区域的任务。这一任务虽然基础，但却极具挑战性，因为成功的解决方案需要全面理解场景，包括物体及其部件的检测、定位和识别，场景的地理空间配置、3D形状和物理特性，以及物体与人类的功能性和潜在交互。本文尝试通过利用预训练的大规模视觉语言模型中的丰富知识，来提升现有可交互性定位的泛化能力。在AGD20K基准测试下，所提出的模型在野外物体可交互性定位上表现出显著的性能提升，并且能够对来自随机互联网图像的物体进行可交互性定位，即使这些物体和动作在训练过程中未曾见过。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决物体可交互区域的定位问题，现有方法在处理未见物体和动作时表现出较差的泛化能力，限制了其应用场景。
核心思路：通过引入预训练的大规模视觉语言模型，提取丰富的世界知识和人机交互知识，从而提升模型对复杂场景的理解能力。
技术框架：整体架构包括数据预处理、特征提取、可交互性预测和后处理四个主要模块。特征提取模块利用视觉语言模型提取图像和文本的多模态特征。
关键创新：最重要的创新在于将视觉语言模型的知识应用于可交互性定位任务，显著提升了模型在未见物体和动作上的性能，与传统方法相比，提供了更深层次的理解。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化可交互性预测的准确性，并通过多层次的特征融合来增强模型的表达能力。
📊 实验亮点
在AGD20K基准测试中，AffordanceLLM模型的性能提升显著，具体表现为在可交互性定位任务中，准确率提高了XX%，相较于现有基线方法，展示了更强的泛化能力和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、机器人交互和增强现实等。通过准确识别物体的可交互区域，能够提升人机交互的自然性和智能化水平，推动相关技术的商业化应用和发展。
📄 摘要（原文）
Affordance grounding refers to the task of finding the area of an object with which one can interact. It is a fundamental but challenging task, as a successful solution requires the comprehensive understanding of a scene in multiple aspects including detection, localization, and recognition of objects with their parts, of geo-spatial configuration/layout of the scene, of 3D shapes and physics, as well as of the functionality and potential interaction of the objects and humans. Much of the knowledge is hidden and beyond the image content with the supervised labels from a limited training set. In this paper, we make an attempt to improve the generalization capability of the current affordance grounding by taking the advantage of the rich world, abstract, and human-object-interaction knowledge from pretrained large-scale vision language models. Under the AGD20K benchmark, our proposed model demonstrates a significant performance gain over the competing methods for in-the-wild object affordance grounding. We further demonstrate it can ground affordance for objects from random Internet images, even if both objects and actions are unseen during training. Project site: https://jasonqsy.github.io/AffordanceLLM/