SeCG: Semantic-Enhanced 3D Visual Grounding via Cross-modal Graph Attention

📄 arXiv: 2403.08182v1 📥 PDF

作者: Feng Xiao, Hongbin Xu, Qiuxia Wu, Wenxiong Kang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-13

💡 一句话要点

提出SeCG以解决3D视觉定位中的多对象识别问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D视觉定位 多模态融合 图网络 注意力机制 语义增强 关系学习 自动驾驶 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有3D视觉定位方法在处理多个相似对象时，难以有效区分，导致定位精度不足。
  2. 本文提出SeCG模型，通过图网络和记忆图注意力层，增强跨模态编码，改善语言与视觉的关系映射。
  3. 在ReferIt3D和ScanRefer基准测试中，SeCG显著提升了多关系挑战下的定位性能，超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

3D视觉定位旨在根据文本描述自动定位指定对象的3D区域。现有方法在处理多个被指对象时，难以区分相似对象，且语言与视觉模态的直接匹配能力有限，无法有效理解复杂的指代关系。为此，本文提出了一种基于图网络的语义增强关系学习模型SeCG，利用设计的记忆图注意力层，替代了原有的语言无关编码，增强了跨模态编码的效果。通过全局语义和隐含关系的引导，获得了更多与文本相关的特征表达。实验结果表明，SeCG在ReferIt3D和ScanRefer基准测试中超越了现有的最先进方法，尤其在多关系挑战下显著提升了定位性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D视觉定位中，尤其是在多个相似对象的描述下，现有方法无法有效区分和定位的问题。现有方法在语言与视觉模态的直接匹配中存在局限，难以理解复杂的指代关系。

核心思路：论文提出的SeCG模型通过引入图网络和记忆图注意力层，增强了不同模态之间的关系映射。此设计旨在通过语义增强来改善跨模态编码，提升对复杂指代关系的理解能力。

技术框架：SeCG的整体架构包括输入的文本描述和视觉信息，通过记忆图注意力层进行跨模态编码，提取与文本相关的特征，最终实现3D区域的定位。主要模块包括图网络、注意力机制和特征融合层。

关键创新：SeCG的核心创新在于引入了记忆图注意力层，替代了传统的语言无关编码方式，使得模型能够更好地捕捉全局语义和隐含关系，从而提升了多对象的定位精度。

关键设计：模型的关键设计包括图网络的结构、注意力机制的参数设置，以及损失函数的设计，确保了模型在多模态融合时的有效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ReferIt3D和ScanRefer基准测试中，SeCG模型的定位性能显著提升，尤其在多关系挑战下，相较于现有最先进方法，性能提升幅度达到了X%（具体数据未知），展示了其在复杂场景下的优越性。

🎯 应用场景

该研究在自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提高3D视觉定位的准确性，SeCG能够帮助机器人更好地理解和互动复杂环境，提升人机交互的智能化水平，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

3D visual grounding aims to automatically locate the 3D region of the specified object given the corresponding textual description. Existing works fail to distinguish similar objects especially when multiple referred objects are involved in the description. Experiments show that direct matching of language and visual modal has limited capacity to comprehend complex referential relationships in utterances. It is mainly due to the interference caused by redundant visual information in cross-modal alignment. To strengthen relation-orientated mapping between different modalities, we propose SeCG, a semantic-enhanced relational learning model based on a graph network with our designed memory graph attention layer. Our method replaces original language-independent encoding with cross-modal encoding in visual analysis. More text-related feature expressions are obtained through the guidance of global semantics and implicit relationships. Experimental results on ReferIt3D and ScanRefer benchmarks show that the proposed method outperforms the existing state-of-the-art methods, particularly improving the localization performance for the multi-relation challenges.