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在 3D 环境中探索与描述：基于身体感知的视觉字幕生成
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
当前的视觉说明模型假设图像是完整呈现场景的完美捕捉，但在真实世界中，图像可能没有提供良好的视角，限制了对细粒度场景的理解。为了克服这一限制，提出了一项名为“实体说明”的新任务，将视觉说明模型与导航能力相结合，主动探索场景并减少视觉模糊。构建了一个包含10K个混乱物体的3D场景和每个场景三个注释段落的ET-Cap数据集，用于支持该任务。提出了一个级联实体说明模型（CaBOT），由导航器和说明器组成，用于处理这个任务。广泛的实验证明该模型优于其他基线模型。数据集、代码和模型可在链接中获得。
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关键要点
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当前的视觉说明模型假设图像是完整呈现场景的完美捕捉。
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在真实世界中，图像可能没有提供良好的视角，限制了对细粒度场景的理解。
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提出了一项名为“实体说明”的新任务，将视觉说明模型与导航能力相结合。
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该任务使模型能够主动探索场景，减少视觉模糊。
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构建了一个包含10K个混乱物体的3D场景和每个场景三个注释段落的ET-Cap数据集。
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提出了一个级联实体说明模型（CaBOT），由导航器和说明器组成。
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广泛的实验证明该模型优于其他基线模型。
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数据集、代码和模型可在链接中获得。
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