論文の概要: Dual Attribute-Spatial Relation Alignment for 3D Visual Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08907v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 08:06:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 18:54:07.690673
• Title: Dual Attribute-Spatial Relation Alignment for 3D Visual Grounding
• Title（参考訳）: 3次元視覚接地における二重属性-空間関係アライメント
• Authors: Yue Xu, Kaizhi Yang, Jiebo Luo, Xuejin Chen,
• Abstract要約: 3Dビジュアルグラウンドティング(3D visual grounding)は、3D物理世界と自然言語を結びつける研究分野である。 本稿では,DASANet,Dual Attribute-Spatial Relationed Networkを提案する。 提案手法は,Nr3Dデータセットにおいて,最強の競合相手よりも1.3%高い65.1%の接地精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.600122444681524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D visual grounding is an emerging research area dedicated to making connections between the 3D physical world and natural language, which is crucial for achieving embodied intelligence. In this paper, we propose DASANet, a Dual Attribute-Spatial relation Alignment Network that separately models and aligns object attributes and spatial relation features between language and 3D vision modalities. We decompose both the language and 3D point cloud input into two separate parts and design a dual-branch attention module to separately model the decomposed inputs while preserving global context in attribute-spatial feature fusion by cross attentions. Our DASANet achieves the highest grounding accuracy 65.1% on the Nr3D dataset, 1.3% higher than the best competitor. Besides, the visualization of the two branches proves that our method is efficient and highly interpretable.
• Abstract（参考訳）: 3Dビジュアルグラウンドティング(3D visual grounding)は、3D物理世界と自然言語を結びつけることに特化した、新たな研究分野である。 本稿では,DASANet,Dual Attribute-Spatial Relation Alignment Networkを提案する。 言語と3Dポイントクラウドの両方の入力を2つの別々の部分に分解し、クロスアテンションによる属性空間的特徴融合におけるグローバルコンテキストを保ちながら、分解された入力を個別にモデル化するデュアルブランチアテンションモジュールを設計する。 我々のDASANetは、最高の競合相手よりも1.3%高い、Nr3Dデータセットで65.1%の接地精度を達成した。 さらに,2つの枝の可視化により,本手法が効率的かつ高い解釈可能であることを証明した。

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