Transcrib3D: 3D Referring Expression Resolution through Large Language Models
作者: Jiading Fang, Xiangshan Tan, Shengjie Lin, Igor Vasiljevic, Vitor Guizilini, Hongyuan Mei, Rares Ambrus, Gregory Shakhnarovich, Matthew R Walter
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2024-04-30
备注: CORLW 2023
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出Transcrib3D以解决3D指称表达解析问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D指称解析 大型语言模型 多模态学习 机器人技术 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法在解析3D指称表达时面临挑战，特别是在复杂场景中处理干扰和杂乱信息的能力不足。
- Transcrib3D通过将3D检测与大型语言模型的推理能力结合，利用文本作为统一媒介，简化了多模态输入的处理。
- Transcrib3D在3D引用解析基准测试中取得了最先进的结果，性能显著优于之前的多模态基线，并且在小模型上实现了接近大型模型的效果。
📝 摘要（中文）
为了使机器人能够有效地与人类协作，它们必须能够理解自然语言对3D环境中物体的引用。理解3D指称表达具有挑战性，因为它需要解析场景的3D结构，并在干扰和杂乱的情况下正确地将自由形式的语言与之对应。本文提出了Transcrib3D，这是一种结合3D检测方法和大型语言模型（LLMs）推理能力的方法。Transcrib3D使用文本作为统一媒介，避免了学习连接多模态输入的共享表示所需的大量标注3D数据。实验表明，Transcrib3D在3D引用解析基准测试中取得了最先进的结果，相较于之前的多模态基线有了显著提升。为了改善零-shot性能并促进在边缘计算和机器人上的本地部署，我们提出了自我校正的微调方法，训练较小的模型，性能接近大型模型。我们的研究展示了该方法使真实机器人能够根据包含复杂指称表达的查询执行拾取和放置任务。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决3D指称表达解析的问题，现有方法在复杂场景中无法有效处理干扰和杂乱信息，导致解析精度不足。
核心思路：Transcrib3D的核心思路是结合3D检测技术与大型语言模型的推理能力，通过文本作为统一媒介，避免了对大量标注3D数据的需求，从而简化了多模态输入的处理。
技术框架：该方法的整体架构包括三个主要模块：3D场景检测模块、语言理解模块和指称解析模块。首先，3D场景检测模块提取场景中的物体信息；然后，语言理解模块解析用户的自然语言查询；最后，指称解析模块将解析结果与3D场景信息进行匹配。
关键创新：Transcrib3D的最重要创新在于其将大型语言模型的推理能力与3D检测相结合，形成了一种新的解析框架，这与传统方法依赖于多模态学习的方式有本质区别。
关键设计：在模型设计上，Transcrib3D采用了自我校正的微调策略，允许在较小模型上实现接近大型模型的性能，此外，损失函数的设计也针对3D指称解析进行了优化，以提高模型的准确性和鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Transcrib3D在3D引用解析基准测试中取得了最先进的结果，相较于之前的多模态基线，性能提升幅度显著。特别是在零-shot性能方面，通过自我校正微调，较小模型的表现接近大型模型，展示了该方法的有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化仓储、家庭助理等场景，能够使机器人更好地理解和执行人类的指令，提升人机交互的自然性和效率。未来，该技术有望在更复杂的环境中实现更高效的任务执行，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
If robots are to work effectively alongside people, they must be able to interpret natural language references to objects in their 3D environment. Understanding 3D referring expressions is challenging -- it requires the ability to both parse the 3D structure of the scene and correctly ground free-form language in the presence of distraction and clutter. We introduce Transcrib3D, an approach that brings together 3D detection methods and the emergent reasoning capabilities of large language models (LLMs). Transcrib3D uses text as the unifying medium, which allows us to sidestep the need to learn shared representations connecting multi-modal inputs, which would require massive amounts of annotated 3D data. As a demonstration of its effectiveness, Transcrib3D achieves state-of-the-art results on 3D reference resolution benchmarks, with a great leap in performance from previous multi-modality baselines. To improve upon zero-shot performance and facilitate local deployment on edge computers and robots, we propose self-correction for fine-tuning that trains smaller models, resulting in performance close to that of large models. We show that our method enables a real robot to perform pick-and-place tasks given queries that contain challenging referring expressions. Project site is at https://ripl.github.io/Transcrib3D.