論文の概要: Language-Image Models with 3D Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03685v1
• Date: Mon, 6 May 2024 17:57:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 12:57:40.723149
• Title: Language-Image Models with 3D Understanding
• Title（参考訳）: 3次元理解型言語画像モデル
• Authors: Jang Hyun Cho, Boris Ivanovic, Yulong Cao, Edward Schmerling, Yue Wang, Xinshuo Weng, Boyi Li, Yurong You, Philipp Krähenbühl, Yan Wang, Marco Pavone,
• Abstract要約: LV3Dと呼ばれる2Dおよび3Dのための大規模事前学習データセットを開発した。 次に,新しいMLLMであるCube-LLMを導入し,LV3Dで事前学習する。 純粋なデータスケーリングは、3D特有のアーキテクチャ設計やトレーニング目的を使わずに、強力な3D知覚能力を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.499585515469974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-modal large language models (MLLMs) have shown incredible capabilities in a variety of 2D vision and language tasks. We extend MLLMs' perceptual capabilities to ground and reason about images in 3-dimensional space. To that end, we first develop a large-scale pre-training dataset for 2D and 3D called LV3D by combining multiple existing 2D and 3D recognition datasets under a common task formulation: as multi-turn question-answering. Next, we introduce a new MLLM named Cube-LLM and pre-train it on LV3D. We show that pure data scaling makes a strong 3D perception capability without 3D specific architectural design or training objective. Cube-LLM exhibits intriguing properties similar to LLMs: (1) Cube-LLM can apply chain-of-thought prompting to improve 3D understanding from 2D context information. (2) Cube-LLM can follow complex and diverse instructions and adapt to versatile input and output formats. (3) Cube-LLM can be visually prompted such as 2D box or a set of candidate 3D boxes from specialists. Our experiments on outdoor benchmarks demonstrate that Cube-LLM significantly outperforms existing baselines by 21.3 points of AP-BEV on the Talk2Car dataset for 3D grounded reasoning and 17.7 points on the DriveLM dataset for complex reasoning about driving scenarios, respectively. Cube-LLM also shows competitive results in general MLLM benchmarks such as refCOCO for 2D grounding with (87.0) average score, as well as visual question answering benchmarks such as VQAv2, GQA, SQA, POPE, etc. for complex reasoning. Our project is available at https://janghyuncho.github.io/Cube-LLM.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multi-modal large language model)は、様々な2Dビジョンと言語タスクにおいて驚くべき能力を示している。 MLLMの知覚能力をグラウンドに拡張し、3次元空間における画像について推論する。 そこで我々はまず,複数の既存の2Dおよび3D認識データセットを共通タスクの定式化の下で組み合わせ,LV3Dと呼ばれる2Dおよび3Dのための大規模事前学習データセットを開発した。 次に,新しいMLLMであるCube-LLMを導入し,LV3Dで事前学習する。 純粋なデータスケーリングは、3D特有のアーキテクチャ設計やトレーニング目的を使わずに、強力な3D知覚能力を実現することを示す。 1)立方体-LLMは2Dコンテキスト情報から3D理解を改善するためにチェーン・オブ・シントを適用できる。 2) Cube-LLM は複雑で多様な命令に従うことができ、汎用的な入力および出力形式に適応できる。 (3)Cube-LLMは、専門家から2Dボックスや候補となる3Dボックスなど、視覚的に誘導することができる。 アウトドアベンチマーク実験により,3次元グラウンド推論のためのTalk2Carデータセット上でのAP-BEVの21.3ポイント,駆動シナリオに関する複雑な推論のためのDriveLMデータセット上での17.7ポイントにおいて,Cube-LLMが既存のベースラインを大幅に上回っていることが示された。 Cube-LLMは、2DグラウンドのrefCOCO(87.0)平均スコアの2Dグラウンドや、複雑な推論のためのVQAv2、GQA、SQA、POPEなどの視覚的質問応答ベンチマークといった一般的なMLLMベンチマークの競合結果も示している。 私たちのプロジェクトはhttps://janghyuncho.github.io/Cube-LLM.comで公開されています。

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