論文の概要: Grounding by Remembering: Cross-Scene and In-Scene Memory for 3D Functional Affordances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11616v1
• Date: Tue, 12 May 2026 06:44:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.639547
• Title: Grounding by Remembering: Cross-Scene and In-Scene Memory for 3D Functional Affordances
• Title（参考訳）: 記憶によるグラウンドニング:3次元機能改善のためのクロスシーンとインシーンメモリ
• Authors: Qirui Wang, Jingyi He, Yining Pan, Xulei Yang, Shijie Li,
• Abstract要約: AFFORDMEMは、幾何学を2つのレベルで記憶することで、3D機能的余裕を基盤とするフレームワークである。 エージェントがシーンを処理すると、候補インスタンスとその3次元空間関係を構造化されたシーングラフに整理する。 スプリット0では3.23、スプリット1では3.7のトレーニング自由状態をAP50で改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.103482730965595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Functional affordance grounding requires more than recognizing an object: an agent must localize the specific region that supports an interaction, such as the handle to pull or the button to press. This is difficult for training-free vision-language pipelines because actionable regions are often small, visually ambiguous, and repeated across multiple same-category instances in a scene. We propose AFFORDMEM, a framework that grounds 3D functional affordances by remembering geometry at two levels. The first is cross-scene affordance memory: the agent maintains a category-level memory bank of RGB images with affordance regions rendered as overlays, and recalls the most informative examples at query time to guide a frozen VLM toward small operable subregions that text-only prompting consistently misses. The second is in-scene spatial memory: as the agent processes the scene, it organizes candidate instances and their 3D spatial relations into a structured scene graph, enabling the language model to resolve references over distant or currently unobserved candidates such as "the second handle from the top." AFFORDMEM requires no model fine-tuning and no target-scene annotation, using a reusable memory bank built from source scenes. On SceneFun3D, our method improves AP50 over the prior training-free state of the art by 3.23 on Split 0 and 3.7 on Split 1. Ablation studies support complementary benefits: cross-scene affordance memory improves fine-grained localization, while in-scene spatial memory provides the larger gain on spatially qualified queries. The project homepage is available at the project page.
• Abstract（参考訳）: エージェントは、プルするハンドルや押すボタンなど、インタラクションをサポートする特定の領域をローカライズする必要がある。 なぜなら、アクション可能な領域は小さく、視覚的に曖昧で、シーン内の複数の同一カテゴリインスタンスにまたがって繰り返されるためである。 AFFORDMEMは2つのレベルで幾何学を記憶することで3次元機能的余裕を基盤とするフレームワークである。 エージェントは、オーバーレイとしてレンダリングされた空き領域を持つRGBイメージのカテゴリレベルのメモリバンクを保持し、クエリ時に最も有益な例をリコールして、テキストのみを常に見逃す小さな操作可能なサブリージョンへと誘導する。 エージェントがシーンを処理すると、候補インスタンスとその3次元空間関係を構造化されたシーングラフに整理し、言語モデルが「トップから2番目のハンドル」のような現在観測されていない候補の参照を解決できるようにする。 AFFORDMEMは、ソースシーンから構築された再利用可能なメモリバンクを使用して、モデル微調整やターゲットシーンアノテーションを必要としない。 SceneFun3Dでは、Split 0では3.23、Split 1では3.7のトレーニングフリーな状態よりもAP50を改善する。 クロス・シーン・アベイランス・メモリは微粒な局所化を改善する一方、イン・シーン・スペース・メモリは空間的に修飾されたクエリにおいて大きな利益をもたらす。 プロジェクトのホームページはプロジェクトページで公開されている。

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