Omnidirectional Spatial Modeling from Correlated Panoramas

📄 arXiv: 2509.02164v1 📥 PDF

作者: Xinshen Zhang, Tongxi Fu, Xu Zheng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-02

💡 一句话要点

提出CFpano数据集与多模态大语言模型以解决全景图像理解问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 全景图像理解 视觉问答 多模态大语言模型 群体相对策略优化 数据集构建 跨帧推理 自动驾驶 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有的全景图像理解方法主要集中在单帧内，未能有效利用跨帧的相关信息，导致理解能力不足。
  2. 论文提出CFpano数据集，专注于跨帧相关全景视觉问答，并引入多模态大语言模型以增强推理能力。
  3. 实验结果显示，所提模型在多项选择和开放式问答任务上均超越了强基线，整体性能提升5.37%。

📝 摘要（中文）

全景场景理解对于具身人工智能、自动驾驶和沉浸式环境等多种下游应用至关重要，但由于360°图像中的几何失真和复杂空间关系，仍然面临挑战。现有的全景方法主要在单帧内进行场景理解，而忽视了跨帧相关全景图像。为此，我们提出了CFpano，这是第一个专注于跨帧相关全景视觉问答的基准数据集，包含2700多张图像和8000多个问答对。基于CFpano，我们进一步提出了多模态大语言模型（MLLM），通过群体相对策略优化（GRPO）进行微调，旨在实现对跨帧相关全景的稳健推理。实验结果表明，该模型在多项选择和开放式问答任务上均达到了最先进的性能，整体表现提升了5.37%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决全景图像理解中的跨帧信息利用不足的问题。现有方法通常只在单帧内进行分析，忽视了不同帧之间的相关性，导致推理能力的局限性。

核心思路：我们提出CFpano数据集，专注于跨帧相关全景视觉问答，通过引入多模态大语言模型（MLLM）并结合群体相对策略优化（GRPO），实现对全景场景的全面理解和推理。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和评估三个主要模块。CFpano数据集提供了丰富的图像和问答对，MLLM则通过GRPO进行微调，以增强其在跨帧推理中的表现。

关键创新：最重要的创新在于CFpano数据集的构建和GRPO的应用，使得模型能够有效利用跨帧信息进行推理，这在现有方法中是前所未有的。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的奖励函数以优化推理过程，确保模型在处理多种问答类型时的稳健性和一致性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的多模态大语言模型在CFpano数据集上表现优异，整体性能提升5.37%。该模型在多项选择和开放式问答任务中均超越了强基线，展示了其在全景场景理解中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、虚拟现实和机器人导航等。通过提高全景图像的理解能力，能够为这些领域提供更智能的决策支持，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Omnidirectional scene understanding is vital for various downstream applications, such as embodied AI, autonomous driving, and immersive environments, yet remains challenging due to geometric distortion and complex spatial relations in 360° imagery. Existing omnidirectional methods achieve scene understanding within a single frame while neglecting cross-frame correlated panoramas. To bridge this gap, we introduce \textbf{CFpano}, the \textbf{first} benchmark dataset dedicated to cross-frame correlated panoramas visual question answering in the holistic 360° scenes. CFpano consists of over 2700 images together with over 8000 question-answer pairs, and the question types include both multiple choice and open-ended VQA. Building upon our CFpano, we further present \methodname, a multi-modal large language model (MLLM) fine-tuned with Group Relative Policy Optimization (GRPO) and a set of tailored reward functions for robust and consistent reasoning with cross-frame correlated panoramas. Benchmark experiments with existing MLLMs are conducted with our CFpano. The experimental results demonstrate that \methodname achieves state-of-the-art performance across both multiple-choice and open-ended VQA tasks, outperforming strong baselines on all major reasoning categories (\textbf{+5.37\%} in overall performance). Our analyses validate the effectiveness of GRPO and establish a new benchmark for panoramic scene understanding.