WorldAfford: Affordance Grounding based on Natural Language Instructions
作者: Changmao Chen, Yuren Cong, Zhen Kan
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-05-21
💡 一句话要点
提出WorldAfford框架，解决基于自然语言指令的Affordance区域定位问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: Affordance区域定位 自然语言指令 大型语言模型 链式思考 视觉推理
📋 核心要点
- 现有Affordance区域定位方法依赖简单动作标签，无法处理复杂指令，且忽略场景上下文。
- WorldAfford框架利用链式思考提示，从大型语言模型中推理Affordance知识，并结合视觉模型定位。
- 在AGD20K和LLMaFF数据集上的实验表明，WorldAfford能有效定位多个对象的Affordance区域。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于自然语言指令的Affordance区域定位新任务，旨在根据给定的指令定位场景图像中可交互的区域。该任务的关键挑战在于智能体需要理解人类指令，分析环境中哪些工具可以使用，以及如何使用这些工具来完成指令。现有方法主要支持简单的动作标签作为输入指令，无法捕捉复杂的人类目标，并且通常只识别以对象为中心的图像中单个对象的Affordance区域，忽略了对象上下文，难以在复杂场景中定位多个对象的Affordance区域。为了解决这个问题，本文提出了一个名为WorldAfford的新框架。该框架设计了一种新颖的Affordance推理链式思考提示方法，以更精确和逻辑地推理来自大型语言模型的Affordance知识。随后，使用SAM和CLIP来定位图像中与Affordance知识相关的对象，并通过Affordance区域定位模块识别对象的Affordance区域。为了评估该任务和验证框架，构建了一个Affordance区域定位数据集LLMaFF。实验结果表明，WorldAfford在AGD20K和LLMaFF数据集上均取得了最先进的性能。WorldAfford可以定位多个对象的Affordance区域，并在环境中对象无法完全匹配给定指令时提供替代方案。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决基于自然语言指令的Affordance区域定位问题。现有方法主要存在两个痛点：一是输入指令过于简单，无法表达复杂的人类意图；二是通常只关注单个对象，忽略了场景中其他对象的上下文信息，难以应用于实际的复杂场景。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的知识推理能力，结合视觉模型，实现对自然语言指令的理解和Affordance区域的定位。通过链式思考提示，引导LLMs推理出与指令相关的Affordance知识，然后利用视觉模型在图像中定位相关的对象和区域。
技术框架：WorldAfford框架主要包含三个模块：Affordance推理链式思考提示模块、对象定位模块和Affordance区域定位模块。首先，Affordance推理链式思考提示模块利用LLMs推理出与自然语言指令相关的Affordance知识。然后，对象定位模块使用SAM和CLIP等模型，根据推理出的Affordance知识，在图像中定位相关的对象。最后，Affordance区域定位模块根据定位到的对象，确定其Affordance区域。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了Affordance推理链式思考提示方法，将大型语言模型的知识推理能力引入到Affordance区域定位任务中。与现有方法相比，该方法能够处理更复杂的自然语言指令，并能够考虑场景中多个对象的上下文信息。
关键设计：Affordance推理链式思考提示模块的关键设计在于如何有效地引导LLMs进行Affordance知识的推理。论文设计了一种特定的提示模板，引导LLMs逐步推理出与指令相关的对象、动作和Affordance区域。对象定位模块的关键设计在于如何有效地利用SAM和CLIP等模型，根据推理出的Affordance知识，在图像中定位相关的对象。论文采用了一种基于文本和图像特征匹配的方法，将推理出的Affordance知识与图像中的对象进行匹配。
📊 实验亮点
实验结果表明，WorldAfford在AGD20K和LLMaFF数据集上均取得了state-of-the-art的性能。尤其是在LLMaFF数据集上，WorldAfford能够有效地定位多个对象的Affordance区域，并在环境中对象无法完全匹配给定指令时提供替代方案。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人操作、智能家居、自动驾驶等领域。例如，机器人可以根据用户的自然语言指令，自动识别并操作环境中的物体，完成各种任务。在智能家居中，系统可以根据用户的语音指令，自动控制家电设备。在自动驾驶领域，车辆可以根据交通指令，自动识别交通标志和道路标线。
📄 摘要（原文）
Affordance grounding aims to localize the interaction regions for the manipulated objects in the scene image according to given instructions. A critical challenge in affordance grounding is that the embodied agent should understand human instructions and analyze which tools in the environment can be used, as well as how to use these tools to accomplish the instructions. Most recent works primarily supports simple action labels as input instructions for localizing affordance regions, failing to capture complex human objectives. Moreover, these approaches typically identify affordance regions of only a single object in object-centric images, ignoring the object context and struggling to localize affordance regions of multiple objects in complex scenes for practical applications. To address this concern, for the first time, we introduce a new task of affordance grounding based on natural language instructions, extending it from previously using simple labels for complex human instructions. For this new task, we propose a new framework, WorldAfford. We design a novel Affordance Reasoning Chain-of-Thought Prompting to reason about affordance knowledge from LLMs more precisely and logically. Subsequently, we use SAM and CLIP to localize the objects related to the affordance knowledge in the image. We identify the affordance regions of the objects through an affordance region localization module. To benchmark this new task and validate our framework, an affordance grounding dataset, LLMaFF, is constructed. We conduct extensive experiments to verify that WorldAfford performs state-of-the-art on both the previous AGD20K and the new LLMaFF dataset. In particular, WorldAfford can localize the affordance regions of multiple objects and provide an alternative when objects in the environment cannot fully match the given instruction.