論文の概要: Grounded 3D-LLM with Referent Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10370v1
• Date: Thu, 16 May 2024 18:03:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 17:42:52.334202
• Title: Grounded 3D-LLM with Referent Tokens
• Title（参考訳）: 参照トークンを用いた接地型3D-LLM
• Authors: Yilun Chen, Shuai Yang, Haifeng Huang, Tai Wang, Ruiyuan Lyu, Runsen Xu, Dahua Lin, Jiangmiao Pang,
• Abstract要約: そこで我々は,Grounded 3D-LLMを提案する。 このモデルは、3Dシーンを参照するために特別な名詞句としてシーン参照トークンを使用する。 3D視覚タスクをタスク固有の命令テンプレートを使用して言語形式に変換する自然なアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.890058568493096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Prior studies on 3D scene understanding have primarily developed specialized models for specific tasks or required task-specific fine-tuning. In this study, we propose Grounded 3D-LLM, which explores the potential of 3D large multi-modal models (3D LMMs) to consolidate various 3D vision tasks within a unified generative framework. The model uses scene referent tokens as special noun phrases to reference 3D scenes, enabling the handling of sequences that interleave 3D and textual data. It offers a natural approach for translating 3D vision tasks into language formats using task-specific instruction templates. To facilitate the use of referent tokens in subsequent language modeling, we have curated large-scale grounded language datasets that offer finer scene-text correspondence at the phrase level by bootstrapping existing object labels. Subsequently, we introduced Contrastive LAnguage-Scene Pre-training (CLASP) to effectively leverage this data, thereby integrating 3D vision with language models. Our comprehensive evaluation covers open-ended tasks like dense captioning and 3D QA, alongside close-ended tasks such as object detection and language grounding. Experiments across multiple 3D benchmarks reveal the leading performance and the broad applicability of Grounded 3D-LLM. Code and datasets will be released on the project page: https://groundedscenellm.github.io/grounded_3d-llm.github.io.
• Abstract（参考訳）: 3Dシーン理解に関する先行研究は、主に特定のタスクや必要なタスク固有の微調整のための特殊なモデルを開発した。 本研究では,3次元大規模マルチモーダルモデル(3D LMM)の可能性を探求するグラウンドド3D-LLMを提案する。 このモデルは、シーン参照トークンを特別な名詞句として3Dシーンを参照し、3Dデータとテキストデータをインターリーブするシーケンスのハンドリングを可能にする。 3D視覚タスクをタスク固有の命令テンプレートを使用して言語形式に変換する自然なアプローチを提供する。 その後の言語モデリングにおける参照トークンの使用を容易にするため,既存のオブジェクトラベルをブートストラップすることで,フレーズレベルでより詳細なシーンテキスト対応を提供する大規模基底言語データセットをキュレートした。 次に、このデータを効果的に活用するために、Contrastive LAnguage-Scene Pre-training (CLASP)を導入し、3Dビジョンを言語モデルに統合した。 包括的評価では,高密度キャプションや3次元QAといったオープンエンドタスクに加えて,オブジェクト検出や言語接地といったクローズエンドタスクについても検討した。 複数の3Dベンチマークによる実験は、Grounded 3D-LLMのリードパフォーマンスと幅広い適用性を明らかにしている。 コードとデータセットはプロジェクトのページでリリースされる。

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