Point-3D LLM:研究令牌结构对大型语言模型3D场景理解的影响

Effectively representing 3D scenes for Multimodal Large Language Models (MLLMs) is crucial yet challenging. Existing approaches commonly only rely on 2D image features and use varied tokenization...

有效的3D场景表示对多模态大型语言模型至关重要。本文比较了视频和点云表示,提出了一种结合3D点云特征的新方法,显著提升了性能。实验结果表明,经过巧妙采样和排序的点基结构在多个3D理解基准上表现优异,能够与视频基结构相媲美。

Point-3D LLM:研究令牌结构对大型语言模型3D场景理解的影响
原文英文,约300词,阅读约需1分钟。发表于:
阅读原文