論文の概要: Scene-LLM: Extending Language Model for 3D Visual Understanding and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11401v2
• Date: Fri, 22 Mar 2024 18:52:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 23:01:39.693720
• Title: Scene-LLM: Extending Language Model for 3D Visual Understanding and Reasoning
• Title（参考訳）: Scene-LLM:3次元視覚理解と推論のための言語モデルの拡張
• Authors: Rao Fu, Jingyu Liu, Xilun Chen, Yixin Nie, Wenhan Xiong,
• Abstract要約: Scene-LLMは3次元視覚言語モデルであり、インタラクティブな3次元屋内環境におけるエンボディエージェントの能力を高める。 Scene-LLMを用いた実験は, 密接なキャプション, 質問応答, 対話型プランニングにおいて, 強力な機能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.162598399141785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces Scene-LLM, a 3D-visual-language model that enhances embodied agents' abilities in interactive 3D indoor environments by integrating the reasoning strengths of Large Language Models (LLMs). Scene-LLM adopts a hybrid 3D visual feature representation, that incorporates dense spatial information and supports scene state updates. The model employs a projection layer to efficiently project these features in the pre-trained textual embedding space, enabling effective interpretation of 3D visual information. Unique to our approach is the integration of both scene-level and ego-centric 3D information. This combination is pivotal for interactive planning, where scene-level data supports global planning and ego-centric data is important for localization. Notably, we use ego-centric 3D frame features for feature alignment, an efficient technique that enhances the model's ability to align features of small objects within the scene. Our experiments with Scene-LLM demonstrate its strong capabilities in dense captioning, question answering, and interactive planning. We believe Scene-LLM advances the field of 3D visual understanding and reasoning, offering new possibilities for sophisticated agent interactions in indoor settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の推論強度を統合することで,対話型3次元屋内環境におけるエージェントの身体的能力を高める3次元視覚言語モデルであるScene-LLMを紹介する。 Scene-LLMは、密集した空間情報とシーン状態更新をサポートするハイブリッドな3D視覚特徴表現を採用している。 このモデルでは、これらの特徴を事前訓練されたテキスト埋め込み空間に効率的に投影するプロジェクション層を用いて、3次元視覚情報の効果的な解釈を可能にする。 私たちのアプローチに共通しているのは、シーンレベルとエゴ中心の3D情報の統合です。 この組み合わせは、シーンレベルのデータがグローバルプランニングをサポートし、エゴ中心のデータがローカライズに重要である、インタラクティブプランニングにおいて重要である。 特に,エゴ中心の3次元フレームを特徴アライメントに利用し,モデルがシーン内の小さなオブジェクトの特徴をアライメントする能力を向上させる。 Scene-LLMを用いた実験は, 密接なキャプション, 質問応答, 対話型プランニングにおいて, 強力な機能を示す。 我々は、Scene-LLMが3次元視覚理解と推論の分野を前進させ、屋内環境における高度なエージェントインタラクションの新たな可能性を提供すると考えている。

関連論文リスト

• g3D-LF: Generalizable 3D-Language Feature Fields for Embodied Tasks [62.74304008688472]
  Generalizable 3D-Language Feature Fields (g3D-LF)は、大規模な3D言語データセットで事前訓練された3D表現モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T01:54:52Z)
• PAVLM: Advancing Point Cloud based Affordance Understanding Via Vision-Language Model [4.079327215055764]
  3Dオブジェクト上で動作可能な領域を識別する作業であるアフォーマンス理解は、ロボットシステムが物理的な世界の中で関わり、操作できるようにする上で重要な役割を担っている。 視覚言語モデル(VLM)は高レベルの推論において優れているが、効果的な人間とロボットの相互作用に必要な微妙な物理的特性の把握には不十分である。 PAVLMは、事前訓練された言語モデルに埋め込まれた広範なマルチモーダル知識を利用して、ポイントクラウドの3Dアベイランス理解を強化する革新的なフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T12:53:42Z)
• Grounding 3D Scene Affordance From Egocentric Interactions [52.5827242925951]
  接地型3Dシーンアベイランスは、3D環境におけるインタラクティブな領域を見つけることを目的としている。 我々は,エゴセントリックなインタラクションから3Dシーンの空き時間を確保するという,新しい課題を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T10:46:19Z)
• 3D Vision and Language Pretraining with Large-Scale Synthetic Data [28.45763758308814]
  3D Vision-Language Pre-Trainingの目的は、3Dシーンを自然言語でブリッジできるプリトレインモデルを提供することだ。 SynVL3Dは10Kの屋内シーンと1Mのオブジェクト、ビュー、ルームレベルでの記述を備えた総合的な合成シーンテキストコーパスである。 本稿では、下流タスクの微調整プロセスにおけるドメインシフトに対応するために、合成から現実へのドメイン適応を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T16:26:52Z)
• When LLMs step into the 3D World: A Survey and Meta-Analysis of 3D Tasks via Multi-modal Large Language Models [113.18524940863841]
  本調査では,大規模言語モデルによる3Dデータの処理,理解,生成を可能にする方法論の概要について概説する。 我々の研究は、点雲からニューラル放射場(NeRF)まで、様々な3次元データ表現にまたがっている。 3Dシーン理解、キャプション、質問応答、対話などのタスクにおいて、LLMとの統合を検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T16:59:58Z)
• Chat-3D: Data-efficiently Tuning Large Language Model for Universal Dialogue of 3D Scenes [56.727745047799246]
  3Dシーンの理解は幅広い用途で注目されている。 本稿では,事前学習した3次元表現の3次元視覚的知覚能力と,高度なLCMの印象的な推論と会話能力を組み合わせたChat-3Dを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T03:52:15Z)
• WildRefer: 3D Object Localization in Large-scale Dynamic Scenes with Multi-modal Visual Data and Natural Language [31.691159120136064]
  本稿では,自然言語記述とオンラインキャプチャによるマルチモーダル視覚データに基づく大規模動的シーンにおける3次元視覚接地作業について紹介する。 本研究では,画像中のリッチな外観情報,位置,および点雲中の幾何学的手がかりをフル活用して,WildReferという新しい手法を提案する。 われわれのデータセットは、野生の3Dビジュアルグラウンドの研究にとって重要なものであり、自動運転とサービスロボットの開発を促進する大きな可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-12T06:48:26Z)
• CLIP$^2$: Contrastive Language-Image-Point Pretraining from Real-World Point Cloud Data [80.42480679542697]
  現実シナリオにおける3Dポイントクラウド表現の伝達を学習するために,Contrastive Language-Image-Point Cloud Pretraining (CLIP$2$)を提案する。 具体的には、2Dおよび3Dシナリオで自然に存在する対応を利用して、それらの複雑なシナリオから、適切に整列されたインスタンスベースのテキストイメージポイントプロキシを構築します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T09:32:45Z)
• LanguageRefer: Spatial-Language Model for 3D Visual Grounding [72.7618059299306]
  3次元視覚的グラウンドリング問題に対する空間言語モデルを構築した。 本稿では,ReferIt3Dが提案する視覚言語データセットに対して,本モデルが競合的に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T18:55:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。