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Lexicon3D：探讨视觉基础模型在复杂3D场景理解中的应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过引入场景语料库和视觉语言对，展示了Grounded Pre-training for Scenes (GPS)在3D视觉语言学习中的有效性，并在3D视觉定位基准和零样本迁移实验中取得了最先进的性能。
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关键要点
- 本研究旨在解决3D视觉语言学习中的三个主要挑战：复杂的3D场景、缺乏数据支持和缺乏统一的学习框架。
- 引入了包含约68K个3D室内场景的场景语料库SceneVerse。
- 通过基于可扩展的场景图生成方法获取了约2.5M个视觉语言对。
- 展示了Grounded Pre-training for Scenes (GPS)在3D视觉语言学习中的有效性。
- 在所有现有的3D视觉定位基准上取得了最先进的性能。
- 在具有挑战性的3D视觉语言任务的零样本迁移实验中揭示了SceneVerse和GPS的巨大潜力。
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