論文の概要: View-on-Graph: Zero-shot 3D Visual Grounding via Vision-Language Reasoning on Scene Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09215v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 00:59:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.353983
• Title: View-on-Graph: Zero-shot 3D Visual Grounding via Vision-Language Reasoning on Scene Graphs
• Title（参考訳）: View-on-Graph: シーングラフの視覚言語推論によるゼロショット3次元視覚グラウンド
• Authors: Yuanyuan Liu, Haiyang Mei, Dongyang Zhan, Jiayue Zhao, Dongsheng Zhou, Bo Dong, Xin Yang,
• Abstract要約: 3Dビジュアルグラウンドは、言語記述から3Dシーン内のオブジェクトを識別する。 既存のゼロショットアプローチでは、3次元空間情報(SI)をVLM処理に変換することで2次元視覚言語モデル(VLM)を利用する。 本稿では,新たなVLM x SIパラダイムを提案する。このパラダイムは3D SIを外部化することで,VLMが推論時に必要なもののみを段階的に取り出すことを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.27758108925572
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D visual grounding (3DVG) identifies objects in 3D scenes from language descriptions. Existing zero-shot approaches leverage 2D vision-language models (VLMs) by converting 3D spatial information (SI) into forms amenable to VLM processing, typically as composite inputs such as specified view renderings or video sequences with overlaid object markers. However, this VLM + SI paradigm yields entangled visual representations that compel the VLM to process entire cluttered cues, making it hard to exploit spatial semantic relationships effectively. In this work, we propose a new VLM x SI paradigm that externalizes the 3D SI into a form enabling the VLM to incrementally retrieve only what it needs during reasoning. We instantiate this paradigm with a novel View-on-Graph (VoG) method, which organizes the scene into a multi-modal, multi-layer scene graph and allows the VLM to operate as an active agent that selectively accesses necessary cues as it traverses the scene. This design offers two intrinsic advantages: (i) by structuring 3D context into a spatially and semantically coherent scene graph rather than confounding the VLM with densely entangled visual inputs, it lowers the VLM's reasoning difficulty; and (ii) by actively exploring and reasoning over the scene graph, it naturally produces transparent, step-by-step traces for interpretable 3DVG. Extensive experiments show that VoG achieves state-of-the-art zero-shot performance, establishing structured scene exploration as a promising strategy for advancing zero-shot 3DVG.
• Abstract（参考訳）: 3Dビジュアルグラウンドティング(3DVG)は、言語記述から3Dシーン内のオブジェクトを識別する。 既存のゼロショットアプローチでは、3次元空間情報(SI)をVLM処理に適した形式に変換することで2次元視覚言語モデル(VLM)を利用する。 しかしながら、このVLM+SIパラダイムは、VLMに散らばったキュー全体を処理せざるを得ない絡み合った視覚表現をもたらし、空間的な意味的関係を効果的に活用することは困難である。 本研究では,3次元SIの外部化を図った新たなVLM x SIパラダイムを提案する。 このパラダイムを新しいView-on-Graph(VoG)メソッドでインスタンス化し、シーンをマルチモーダルで多層的なシーングラフに整理し、シーンを横断するときに必要なキューを選択的にアクセスするアクティブエージェントとしてVLMが動作できるようにする。 このデザインには、本質的な利点が2つあります。 (i)3次元コンテキストを密接な絡み合った視覚入力でVLMを畳むのではなく、空間的・意味的に整合したシーングラフに構造化することにより、VLMの推論困難度を下げる。 (i)シーングラフを積極的に探索し、推論することにより、3DVGを解釈するための透明でステップバイステップのトレースを自然に生成する。 広汎な実験により、VoGは最先端のゼロショット性能を達成し、ゼロショット3DVGを進めるための有望な戦略として構造化されたシーン探索を確立した。

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