本文提出了一种可解释的3D视觉定位框架，通过锚点预测将3D视觉定位转化为序列任务，提升了性能和数据效率。同时，介绍了3DMV-VQA基准和3D-CLR框架，评估了现有模型的不足，并提出了基于零样本推理的3D分割新任务，有效定位3D对象部分。该方法在机器人、AR/VR等领域具有广泛应用潜力。

本文介绍了一种新颖的视觉地点识别（VPR）方法，利用预训练模型和轻量级适配器，实现全局和局部特征的平滑适应。该方法在少量数据下超越现有技术，提升了识别准确性，并在多个基准测试中表现优异。同时，研究提出了基于深度学习的锚点预测架构，显著降低了定位误差。

本文提出了一种可解释的3D视觉定位框架，通过锚点预测将3D定位问题转化为序列任务，提升了性能和数据效率。研究结合空间语言模型与Transformer架构，应用于机器人视觉任务，并在ReferIt3D数据集上展示了竞争性表现。此外，提出了多个新数据集和方法，推动了3D视觉定位的研究进展。