論文の概要: The Point, the Vision and the Text: Does Point Cloud Boost Spatial Reasoning of Large Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04540v1
• Date: Sun, 06 Apr 2025 16:38:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:14:37.705297
• Title: The Point, the Vision and the Text: Does Point Cloud Boost Spatial Reasoning of Large Language Models?
• Title（参考訳）: ポイント,ビジョン,テキスト:ポイントクラウドは大規模言語モデルの空間的推論を促進するか?
• Authors: Weichen Zhang, Ruiying Peng, Chen Gao, Jianjie Fang, Xin Zeng, Kaiyuan Li, Ziyou Wang, Jinqiang Cui, Xin Wang, Xinlei Chen, Yong Li,
• Abstract要約: 3次元大規模言語モデル (LLM) は点雲における空間情報を利用して3次元空間推論を行う。 いくつかの有望な結果にもかかわらず、3次元空間的推論における点雲の役割は未解明のままである。 textitDoesポイントクラウドは、3D LLMの空間的推論能力を大幅に向上させるのか?
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.3970767778131
• License:
• Abstract: 3D Large Language Models (LLMs) leveraging spatial information in point clouds for 3D spatial reasoning attract great attention. Despite some promising results, the role of point clouds in 3D spatial reasoning remains under-explored. In this work, we comprehensively evaluate and analyze these models to answer the research question: \textit{Does point cloud truly boost the spatial reasoning capacities of 3D LLMs?} We first evaluate the spatial reasoning capacity of LLMs with different input modalities by replacing the point cloud with the visual and text counterparts. We then propose a novel 3D QA (Question-answering) benchmark, ScanReQA, that comprehensively evaluates models' understanding of binary spatial relationships. Our findings reveal several critical insights: 1) LLMs without point input could even achieve competitive performance even in a zero-shot manner; 2) existing 3D LLMs struggle to comprehend the binary spatial relationships; 3) 3D LLMs exhibit limitations in exploiting the structural coordinates in point clouds for fine-grained spatial reasoning. We think these conclusions can help the next step of 3D LLMs and also offer insights for foundation models in other modalities. We release datasets and reproducible codes in the anonymous project page: https://3d-llm.xyz.
• Abstract（参考訳）: 3次元大規模言語モデル (LLM) は点雲における空間情報を利用して3次元空間推論を行う。 いくつかの有望な結果にもかかわらず、3次元空間的推論における点雲の役割は未解明のままである。 本研究では,これらのモデルを総合的に評価・解析し,研究課題に答える。 \textit{Does point cloud は3次元LLMの空間的推論能力を大幅に向上させるのか? 点雲を視覚的・テキスト的に置き換えることで,LLMの空間的推論能力を異なる入力モードで評価する。 次に,2次元空間関係に対するモデルの理解を包括的に評価する新しい3次元QA(Question-Awering)ベンチマークScanReQAを提案する。 私たちの発見は、いくつかの重要な洞察を浮き彫りにしている。 1) ポイント入力のないLLMは、ゼロショット方式でも競争性能を達成できる。 2) 既存の3D LLMは,2次元空間関係の理解に苦慮している。 3) 3次元LLMは細粒な空間的推論のために点雲における構造座標を利用する際の限界を示す。 これらの結論は、3D LLMの次のステップに役立ち、他のモダリティの基盤モデルに対する洞察を提供することができると考えています。 匿名プロジェクトのページには、データセットと再現可能なコードがリリースされています。

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