Data-Efficient 3D Visual Grounding via Order-Aware Referring

📄 arXiv: 2403.16539v5 📥 PDF

作者: Tung-Yu Wu, Sheng-Yu Huang, Yu-Chiang Frank Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-25 (更新: 2025-02-23)

备注: accepted to WACV 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Vigor框架以解决3D视觉定位的数据效率问题

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

关键词: 3D视觉定位 数据高效学习 顺序感知引用 大型语言模型 动词-视觉关系

📋 核心要点

  1. 现有的3D视觉定位方法通常依赖大量标注数据，难以在低资源环境中有效应用。
  2. Vigor框架通过顺序感知引用，利用大型语言模型生成引用顺序，实现了数据高效的3D视觉定位。
  3. 在NR3D和ScanRefer数据集上的实验结果显示，Vigor在1%和10%数据设置下分别提高了9.3%和7.6%的定位准确率。

📝 摘要（中文）

3D视觉定位旨在通过自然语言描述识别3D点云场景中的目标物体。以往研究通常需要大量与点颜色及其描述相关的数据，以利用复杂的动词-视觉关系。本文提出了Vigor，一个通过顺序感知引用实现数据高效的3D视觉定位框架。Vigor利用大型语言模型从输入描述中生成期望的引用顺序，通过堆叠的物体引用模块，逐步定位目标物体，而无需对锚物体的身份或锚物体与目标物体之间的确切关系进行监督。此外，我们提出了一种顺序感知的预热训练策略，以增强引用顺序，从而更好地捕捉复杂的动词-视觉关系，并促进数据高效学习。实验结果表明，Vigor在低资源场景下的表现优于现有最先进的框架。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决3D视觉定位中对大量标注数据的依赖问题。现有方法在低资源环境下表现不佳，难以有效捕捉复杂的动词-视觉关系。

核心思路：Vigor框架的核心思想是通过顺序感知引用，利用大型语言模型生成期望的引用顺序，从而逐步定位目标物体，而无需对锚物体的身份进行监督。

技术框架：Vigor的整体架构包括输入描述处理、顺序生成模块、堆叠的物体引用模块和目标物体定位模块。通过这些模块的协同工作，Vigor能够有效地进行3D视觉定位。

关键创新：Vigor的主要创新在于引入了顺序感知的引用机制和预热训练策略，这使得模型能够在低资源条件下更好地学习复杂的动词-视觉关系，与传统方法相比具有显著优势。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化引用顺序的生成，并通过堆叠的物体引用模块实现逐步定位，确保了模型的高效性和准确性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Vigor在NR3D数据集上表现出色，在1%和10%数据设置下分别超越现有最先进框架9.3%和7.6%的定位准确率，展示了其在低资源场景中的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人导航、增强现实和智能监控等。通过提高3D视觉定位的效率，Vigor能够在资源有限的情况下，帮助系统更好地理解和交互复杂的3D环境，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

3D visual grounding aims to identify the target object within a 3D point cloud scene referred to by a natural language description. Previous works usually require significant data relating to point color and their descriptions to exploit the corresponding complicated verbo-visual relations. In our work, we introduce Vigor, a novel Data-Efficient 3D Visual Grounding framework via Order-aware Referring. Vigor leverages LLM to produce a desirable referential order from the input description for 3D visual grounding. With the proposed stacked object-referring blocks, the predicted anchor objects in the above order allow one to locate the target object progressively without supervision on the identities of anchor objects or exact relations between anchor/target objects. In addition, we present an order-aware warm-up training strategy, which augments referential orders for pre-training the visual grounding framework. This allows us to better capture the complex verbo-visual relations and benefit the desirable data-efficient learning scheme. Experimental results on the NR3D and ScanRefer datasets demonstrate our superiority in low-resource scenarios. In particular, Vigor surpasses current state-of-the-art frameworks by 9.3% and 7.6% grounding accuracy under 1% data and 10% data settings on the NR3D dataset, respectively. Our code is publicly available at https://github.com/tony10101105/Vigor.