論文の概要: LLMI3D: Empowering LLM with 3D Perception from a Single 2D Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07422v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 10:00:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 13:54:15.282915
• Title: LLMI3D: Empowering LLM with 3D Perception from a Single 2D Image
• Title（参考訳）: LLMI3D: 単一2次元画像からの3次元知覚によるLLMの強化
• Authors: Fan Yang, Sicheng Zhao, Yanhao Zhang, Haoxiang Chen, Hui Chen, Wenbo Tang, Haonan Lu, Pengfei Xu, Zhenyu Yang, Jungong Han, Guiguang Ding,
• Abstract要約: 現在の3D認識手法、特に小さなモデルでは、論理的推論、質問応答、オープンシナリオカテゴリの処理に苦労している。 空間的特徴抽出のための空間的局所特徴抽出法,精密な幾何回帰のための3次元問合せ情報復号法,カメラ焦点長変動に対する幾何学投影に基づく3次元推論を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.14973729674995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in autonomous driving, augmented reality, robotics, and embodied intelligence have necessitated 3D perception algorithms. However, current 3D perception methods, particularly small models, struggle with processing logical reasoning, question-answering, and handling open scenario categories. On the other hand, generative multimodal large language models (MLLMs) excel in general capacity but underperform in 3D tasks, due to weak spatial and local object perception, poor text-based geometric numerical output, and inability to handle camera focal variations. To address these challenges, we propose the following solutions: Spatial-Enhanced Local Feature Mining for better spatial feature extraction, 3D Query Token-Derived Info Decoding for precise geometric regression, and Geometry Projection-Based 3D Reasoning for handling camera focal length variations. We employ parameter-efficient fine-tuning for a pre-trained MLLM and develop LLMI3D, a powerful 3D perception MLLM. Additionally, we have constructed the IG3D dataset, which provides fine-grained descriptions and question-answer annotations. Extensive experiments demonstrate that our LLMI3D achieves state-of-the-art performance, significantly outperforming existing methods.
• Abstract（参考訳）: 自律運転、拡張現実、ロボット工学、そして具現化された知能の最近の進歩は、3D知覚アルゴリズムを必要としている。 しかし、現在の3D認識手法、特に小さなモデルでは、論理的推論、質問応答、オープンシナリオカテゴリの処理に苦労している。 一方、生成型マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、空間的・局所的な物体認識の弱さ、テキストベースの幾何学的数値出力の低さ、カメラ焦点の変動に対処できないことなどから、一般的な能力では優れるが、3次元タスクでは不十分である。 これらの課題に対処するため,空間的特徴抽出のための空間的局所的特徴抽出法,精密な幾何学的回帰のための3次元問合せ情報復号法,カメラ焦点長変動を扱う幾何学的投影に基づく3次元推論法を提案する。 我々は,事前学習したMLLMに対してパラメータ効率の良い微調整を採用し,強力な3次元知覚MLLMであるLLMI3Dを開発した。 さらに,詳細な記述と質問応答アノテーションを提供するIG3Dデータセットを構築した。 LLMI3Dは最先端の性能を実現し,既存手法よりも優れていた。

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