A Multimodal Depth-Aware Method For Embodied Reference Understanding

📄 arXiv: 2510.08278v2 📥 PDF

作者: Fevziye Irem Eyiokur, Dogucan Yaman, Hazım Kemal Ekenel, Alexander Waibel

分类: cs.CV, cs.HC, cs.RO

发布日期: 2025-10-09 (更新: 2025-10-10)

💡 一句话要点

提出一种多模态深度感知方法，用于具身引用理解任务。

🎯 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: 具身引用理解 多模态融合 深度学习 深度感知 大型语言模型 数据增强 目标检测

📋 核心要点

  1. 现有具身引用理解方法在复杂场景中，难以有效区分多个相似候选对象。
  2. 该论文提出一种多模态框架，融合LLM数据增强、深度信息和深度感知决策模块。
  3. 实验结果表明，该方法在两个数据集上显著优于现有基线，提升了指代对象检测的准确性和可靠性。

📝 摘要（中文）

具身引用理解（Embodied Reference Understanding, ERU）需要在视觉场景中，根据语言指令和指向线索识别目标对象。现有方法在开放词汇目标检测方面取得进展，但在存在多个候选对象的模糊场景中表现不佳。为了解决这些挑战，我们提出了一种新的ERU框架，该框架联合利用基于LLM的数据增强、深度图模态和深度感知的决策模块。这种设计能够稳健地整合语言和具身线索，从而提高复杂或混乱环境中消歧能力。在两个数据集上的实验结果表明，我们的方法显著优于现有基线，实现了更准确、更可靠的指代对象检测。

🔬 方法详解

问题定义：具身引用理解任务旨在根据语言指令和指向线索，在视觉场景中准确识别目标对象。现有方法在处理存在多个相似候选对象的复杂场景时，由于缺乏有效的消歧机制，性能受到限制。尤其是在开放词汇目标检测中，如何准确理解语言指令并将其与视觉信息对齐是一个挑战。

核心思路：该论文的核心思路是利用深度信息作为额外的模态，并结合大型语言模型（LLM）进行数据增强，从而更有效地整合语言和具身线索。通过引入深度感知的决策模块，可以更好地利用深度信息来区分不同距离的对象，从而提高消歧能力。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 基于LLM的数据增强模块，用于生成更多样化的训练数据；2) 深度图模态处理模块，用于提取场景的深度信息；3) 多模态融合模块，将语言指令、视觉信息和深度信息进行融合；4) 深度感知的决策模块，根据融合后的信息，判断目标对象。整体流程是从输入语言指令、视觉图像和深度图开始，经过各个模块的处理，最终输出目标对象的预测结果。

关键创新：该论文的关键创新在于深度感知的决策模块的设计，以及将深度信息作为关键模态融入到具身引用理解任务中。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用场景的几何信息，从而提高在复杂场景中的消歧能力。此外，利用LLM进行数据增强也提高了模型的泛化能力。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：深度图的表示方式（例如，深度值的归一化范围），深度感知决策模块的具体网络结构（例如，使用卷积神经网络或Transformer），多模态融合的方式（例如，使用注意力机制），以及损失函数的设计（例如，交叉熵损失或IoU损失）。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中进一步查找。

📊 实验亮点

该方法在两个数据集上进行了实验验证，结果表明，该方法显著优于现有基线。具体的性能提升幅度需要在论文中查找。实验结果证明了深度信息和LLM数据增强在具身引用理解任务中的有效性，以及深度感知决策模块的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、人机交互、智能家居等领域。例如，机器人可以根据用户的语音指令和手势，准确识别并抓取目标物体。在智能家居场景中，用户可以通过自然语言指令控制家电设备，提升用户体验。未来，该技术有望在虚拟现实、增强现实等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Embodied Reference Understanding requires identifying a target object in a visual scene based on both language instructions and pointing cues. While prior works have shown progress in open-vocabulary object detection, they often fail in ambiguous scenarios where multiple candidate objects exist in the scene. To address these challenges, we propose a novel ERU framework that jointly leverages LLM-based data augmentation, depth-map modality, and a depth-aware decision module. This design enables robust integration of linguistic and embodied cues, improving disambiguation in complex or cluttered environments. Experimental results on two datasets demonstrate that our approach significantly outperforms existing baselines, achieving more accurate and reliable referent detection.