論文の概要: Solving Zero-Shot 3D Visual Grounding as Constraint Satisfaction Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14594v2
- Date: Mon, 11 Aug 2025 11:50:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.124457
- Title: Solving Zero-Shot 3D Visual Grounding as Constraint Satisfaction Problems
- Title（参考訳）: 制約満足度問題としてのゼロショット3次元視覚グラウンドの解法
- Authors: Qihao Yuan, Kailai Li, Jiaming Zhang,
- Abstract要約: 3Dビジュアルグラウンドは、自然言語で記述された3Dシーン内のオブジェクトを見つけることを目的としている。
本稿では,制約満足度問題として3DVGタスクを再構成するゼロショット手法を提案する。
その結果,CSVGの有効性と現状のゼロショット3DVG法よりも優れた接地精度が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.047751617421525
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D visual grounding (3DVG) aims to locate objects in a 3D scene with natural language descriptions. Supervised methods have achieved decent accuracy, but have a closed vocabulary and limited language understanding ability. Zero-shot methods utilize large language models (LLMs) to handle natural language descriptions, where the LLM either produces grounding results directly or generates programs that compute results (symbolically). In this work, we propose a zero-shot method that reformulates the 3DVG task as a Constraint Satisfaction Problem (CSP), where the variables and constraints represent objects and their spatial relations, respectively. This allows a global symbolic reasoning of all relevant objects, producing grounding results of both the target and anchor objects. Moreover, we demonstrate the flexibility of our framework by handling negation- and counting-based queries with only minor extra coding efforts. Our system, Constraint Satisfaction Visual Grounding (CSVG), has been extensively evaluated on the public datasets ScanRefer and Nr3D datasets using only open-source LLMs. Results show the effectiveness of CSVG and superior grounding accuracy over current state-of-the-art zero-shot 3DVG methods with improvements of $+7.0\%$ (Acc@0.5 score) and $+11.2\%$ on the ScanRefer and Nr3D datasets, respectively. The code of our system is available at https://asig-x.github.io/csvg_web.
- Abstract（参考訳）: 3Dビジュアルグラウンドティング(3DVG)は、自然言語で記述された3Dシーン内のオブジェクトを見つけることを目的としている。
教師付き手法は精度は高いが、クローズドな語彙と限定的な言語理解能力を持つ。
ゼロショット法は、大きな言語モデル(LLM)を使用して自然言語記述を処理し、LLMはグラウンド化結果を直接生成するか、あるいは(記号的に)結果を計算するプログラムを生成する。
本研究では3DVGタスクを制約満足度問題(CSP)として再構成するゼロショット手法を提案する。
これにより、すべての関連するオブジェクトのグローバルなシンボリック推論が可能になり、ターゲットオブジェクトとアンカーオブジェクトの両方のグラウンドディング結果が生成される。
さらに、否定型およびカウントベースのクエリを、わずかな余分なコーディング作業だけで処理することで、フレームワークの柔軟性を実証する。
提案システムであるConstraint Satisfaction Visual Grounding (CSVG) は,ScanRefer と Nr3D のデータセットに対して,オープンソース LLM のみを用いて広範囲に評価されている。
ScanRefer と Nr3D のデータセットでそれぞれ$+7.0\%$ (Acc@0.5 score) と$+11.2\%$ の改善が得られた。
システムのコードはhttps://asig-x.github.io/csvg_web.orgで公開されている。
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