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用于3D视觉定位的细粒度空间和语言损失

💡 原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。

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内容提要

该研究提出了多种方法以提高3D视觉定位的准确性，包括2D语义辅助训练、语言引导物体检测和基于多视角变换器的方法。通过引入弱监督学习和密集三维视觉接地网络，研究在不同数据集上展示了显著的性能提升，并探讨了文本引导的三维视觉定位的进展与未来方向。

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提出了2D语义辅助训练（SAT），通过对齐2D对象表示与3D场景中的对象，提高3D视觉定位准确性，从37.7%提升至49.2%。
开发了语言引导的物体检测模型，利用启发式信息实现参考指称，显著提高了在3D语言基础基准测试中的性能。
提出基于多视角变换器（MVT）的方法，消除特定视角依赖，学习更稳健的多模态表示，实验结果优于现有方法。
利用弱监督学习构建语义匹配模型，将粗粒度场景-句子对应关系用于学习目标-句子链接，提升3D视觉定位性能。
引入密集三维视觉接地网络ConcreteNet，提升物理交互类应用中的三维视觉接地性能，解决视角依赖性问题。
设计可解释的3D视觉定位框架，将问题形式化为序列到序列任务，提高性能和数据效率。
基于大规模视觉-语言模型的弱监督学习方法，实现文本查询与3D目标物的关联，效果与完全监督方法相当。
DOrA框架使用大型语言模型，通过有序锚定对象定位目标，在低资源场景下表现优越，准确率显著提高。
提出Language-Regularized Concept Learner (LARC)方法，利用语言约束提高神经符号概念学习器的准确性，展示广泛的三维视觉推理能力。
综述文本引导的三维视觉定位（T-3DVG）的进展，提供详细的管道结构、方法分类和未来研究方向。

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2D语义辅助训练（SAT）是一种通过对齐2D对象表示与3D场景中的对象来提高3D视觉定位准确性的方法。

通过引入弱监督学习、密集三维视觉接地网络和可解释的3D视觉定位框架等方法，可以显著提高3D视觉定位的性能。

LARC方法通过利用语言约束显著提高了神经符号概念学习器的准确性，并展示了广泛的三维视觉推理能力。

DOrA框架在低资源场景下表现优越，准确率在1%和10%数据设置下分别提高了9.3%和7.8%。

ConcreteNet旨在提高物理交互类应用中的三维视觉接地性能，解决视角依赖性问题。

T-3DVG的研究进展包括基本要素、最新研究成果、未来研究方向以及详细的管道结构和方法分类。

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