論文の概要: CAIRN: Cross-Room 3D Scene Understanding with Topology-Aware Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.06534v1
• Date: Tue, 07 Jul 2026 17:39:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-08 21:24:51.612002
• Title: CAIRN: Cross-Room 3D Scene Understanding with Topology-Aware Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: CAIRN: トポロジーを考慮した大規模マルチモーダルモデルによるクロスルーム3次元シーン理解
• Authors: He Liang, Chenyang Ma, Yiming Zhang, Sangyun Shin, Andrew Markham, Niki Trigoni, Yuhang He,
• Abstract要約: CAIRNは、マルチルーム3Dシーン理解のためのトポロジー対応の3D-LLMである。 マルチルーム3Dシーン理解のためのHM3DのベンチマークであるCAIRN-MR上で開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.05338941273686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing 3D scene-grounded Large Language Models (3D-LLMs) focus on answering questions grounded in simplified single-room 3D scenes, lacking the ability to reason over real-world household environments containing multiple interconnected rooms and diverse object categories. We introduce CAIRN, a topology-aware 3D-LLM for multi-room 3D scene understanding. CAIRN aligns transformer attention with scene hierarchy, giving the model explicit awareness of object-level relations and room-level connectivity. It enriches object tokens with room-local relational context via a graph neural network, introduces learned room tokens for room-level abstraction, and applies a hierarchical attention mask with geometric bias to route information according to scene topology. CAIRN is developed on CAIRN-MR, a benchmark we introduce on HM3D for multi-room 3D scene understanding, covering grounding, captioning, and four question-answering tasks that progressively evaluate from intra-room perception to cross-room reasoning. Experiments show that CAIRN outperforms prior 3D-LLMs by a large margin across all CAIRN-MR tasks while remaining competitive on five single-room benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 既存の3Dシーンの大規模言語モデル(3D-LLMs)は、単純化された1室の3Dシーンに根ざした質問に答えることに重点を置いている。 マルチルーム3Dシーン理解のためのトポロジ対応3D-LLMであるCAIRNを紹介する。 CAIRNはトランスフォーマーの注意をシーン階層と一致させ、モデルがオブジェクトレベルの関係とルームレベルの接続性を明確に認識することを可能にする。 グラフニューラルネットワークを介して、オブジェクトトークンをルームローカルなリレーショナルコンテキストで強化し、ルームレベルの抽象化のための学習されたルームトークンを導入し、シーントポロジに応じたルート情報に幾何学的バイアスを持つ階層型アテンションマスクを適用する。 CAIRNは,マルチルーム3Dシーン理解のためのHM3DのベンチマークであるCAIRN-MR上で開発された。 実験の結果、CAIRNは5つのシングルルームベンチマークで競争力を維持しながら、すべてのCAIRN-MRタスクで3D-LLMよりも大きなマージンで性能が向上した。

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