CoT3DRef: Chain-of-Thoughts Data-Efficient 3D Visual Grounding
作者: Eslam Abdelrahman, Mohamed Ayman, Mahmoud Ahmed, Habib Slim, Mohamed Elhoseiny
分类: cs.CV
发布日期: 2023-10-10 (更新: 2024-10-05)
备注: ICLR 2024
💡 一句话要点
提出CoT3DRef以解决3D视觉定位中的可解释性与数据效率问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D视觉定位 可解释性 数据效率 链式思维 深度学习 序列到序列 智能系统
📋 核心要点
- 现有3D视觉定位方法在复杂场景中表现不佳，且缺乏对决策过程的可解释性。
- 本文提出CoT3DRef框架，通过链式思维将3D视觉定位问题转化为序列到序列任务，提升可解释性和性能。
- 在多个基准测试中，CoT3DRef展示了显著的性能提升，尤其在数据使用效率上表现突出。
📝 摘要（中文）
3D视觉定位是根据语言描述在3D场景中定位物体的能力。现有方法通常直接通过引用头进行物体定位，导致在复杂场景中表现不佳，并且缺乏对网络决策过程的解释。本文提出了一种可解释的3D视觉定位框架CoT3DRef，将问题形式化为序列到序列的任务，首先预测一系列锚点，然后确定最终目标。通过链式思维的方法，分解引用任务为可解释的中间步骤，从而提升性能并提高数据效率。实验结果表明，在Nr3D、Sr3D和Scanrefer基准上，CoT3DRef在仅使用10%数据时，能够达到与全数据训练相当的性能，展示了其显著的数据效率。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决3D视觉定位中的可解释性不足和数据效率低的问题。现有方法直接定位物体，导致在复杂场景中失败，并且缺乏对决策过程的透明度。
核心思路：论文提出将3D视觉定位问题视为序列到序列的任务，首先预测一系列锚点，然后确定最终目标。通过链式思维的方法，分解任务为多个可解释的中间步骤，从而提高整体性能和可解释性。
技术框架：CoT3DRef框架包括两个主要阶段：第一阶段是锚点预测，第二阶段是目标定位。每个阶段都通过深度学习网络进行处理，确保信息的有效传递和决策的透明化。
关键创新：最重要的创新在于引入链式思维的概念，将复杂的引用任务分解为多个简单的步骤，使得每一步都可以被解释，从而提升了模型的可解释性和性能。与现有方法相比，这种设计使得模型在复杂场景中更具鲁棒性。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来优化锚点和目标的预测精度，同时确保中间步骤的可解释性。网络结构方面，使用了多层卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的组合，以增强特征提取和序列处理能力。通过这些设计，模型在数据使用效率上表现出色。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在Sr3D数据集上，CoT3DRef在仅使用10%数据的情况下，达到了与全数据训练相当的性能，展示了显著的数据效率。综合实验结果表明，该框架在Nr3D和Scanrefer基准测试中均实现了性能的持续提升，验证了其有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能家居、增强现实和机器人导航等。通过提高3D视觉定位的可解释性和数据效率，CoT3DRef能够在实际场景中更好地理解和响应用户的语言指令，提升人机交互的自然性和准确性。未来，该框架有望推动更多智能系统的开发与应用。
📄 摘要（原文）
3D visual grounding is the ability to localize objects in 3D scenes conditioned by utterances. Most existing methods devote the referring head to localize the referred object directly, causing failure in complex scenarios. In addition, it does not illustrate how and why the network reaches the final decision. In this paper, we address this question Can we design an interpretable 3D visual grounding framework that has the potential to mimic the human perception system?. To this end, we formulate the 3D visual grounding problem as a sequence-to-sequence Seq2Seq task by first predicting a chain of anchors and then the final target. Interpretability not only improves the overall performance but also helps us identify failure cases. Following the chain of thoughts approach enables us to decompose the referring task into interpretable intermediate steps, boosting the performance and making our framework extremely data-efficient. Moreover, our proposed framework can be easily integrated into any existing architecture. We validate our approach through comprehensive experiments on the Nr3D, Sr3D, and Scanrefer benchmarks and show consistent performance gains compared to existing methods without requiring manually annotated data. Furthermore, our proposed framework, dubbed CoT3DRef, is significantly data-efficient, whereas on the Sr3D dataset, when trained only on 10% of the data, we match the SOTA performance that trained on the entire data. The code is available at https:eslambakr.github.io/cot3dref.github.io/.