VLM-Grounder: A VLM Agent for Zero-Shot 3D Visual Grounding

📄 arXiv: 2410.13860v1 📥 PDF

作者: Runsen Xu, Zhiwei Huang, Tai Wang, Yilun Chen, Jiangmiao Pang, Dahua Lin

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-10-17

备注: CoRL 2024 Camera Ready. 25 pages. A novel zero-shot 3D visual grounding framework based solely on 2D images

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

VLM-Grounder：一种基于视觉语言模型的零样本3D视觉定位方法

🎯 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: 3D视觉定位 零样本学习 视觉语言模型 机器人 多视角融合

📋 核心要点

  1. 现有3D视觉定位方法依赖大量3D点云标注数据，成本高昂，零样本方法虽有进展，但对复杂场景理解不足。
  2. VLM-Grounder利用视觉语言模型，通过动态图像拼接、定位反馈和多视角融合，实现仅基于2D图像的3D定位。
  3. 实验表明，VLM-Grounder在ScanRefer和Nr3D数据集上显著优于现有零样本方法，无需3D几何或物体先验知识。

📝 摘要（中文）

3D视觉定位对于机器人至关重要，它需要整合自然语言和3D场景理解。传统方法依赖于使用3D点云的监督学习，但受到稀缺数据集的限制。最近，利用大型语言模型（LLM）的零样本方法被提出以解决数据问题。虽然有效，但这些方法仅使用以对象为中心的信息，限制了它们处理复杂查询的能力。本文提出VLM-Grounder，一种新颖的框架，使用视觉语言模型（VLM）进行仅基于2D图像的零样本3D视觉定位。VLM-Grounder动态地拼接图像序列，采用定位和反馈方案来找到目标对象，并使用多视图集成投影来准确估计3D边界框。在ScanRefer和Nr3D数据集上的实验表明，VLM-Grounder优于以前的零样本方法，在ScanRefer上实现了51.6%的Acc@0.25，在Nr3D上实现了48.0%的Acc，而无需依赖3D几何或对象先验。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本3D视觉定位问题，即在没有3D标注数据的情况下，根据自然语言描述在3D场景中定位目标物体。现有方法主要依赖3D点云数据进行监督学习，数据获取成本高昂。最近的零样本方法虽然利用了LLM，但主要关注对象中心信息，难以处理复杂场景和查询。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉语言模型（VLM）的强大视觉理解能力，结合多视角图像信息，通过动态拼接图像序列、定位反馈和多视角融合，实现仅基于2D图像的3D视觉定位。这种方法避免了对3D数据的依赖，并能更好地理解场景上下文。

技术框架：VLM-Grounder框架主要包含以下几个阶段：1) 图像序列动态拼接：根据视角变化动态选择和拼接图像序列，以提供更全面的场景信息。2) 定位与反馈：利用VLM在2D图像中定位目标物体，并根据定位结果进行反馈，迭代优化定位精度。3) 多视角集成投影：将多个视角的2D定位结果投影到3D空间，通过集成多个视角的预测结果，准确估计3D边界框。

关键创新：VLM-Grounder的关键创新在于：1) 完全基于2D图像的零样本3D定位，无需3D几何或物体先验知识。2) 动态图像序列拼接，能够提供更丰富的场景信息。3) 定位反馈机制，能够迭代优化定位精度。4) 多视角集成投影，能够提高3D边界框估计的准确性。

关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但可以推测，VLM的选择和微调、图像序列拼接策略、定位反馈的迭代次数、多视角投影的融合方法等都会对最终性能产生重要影响。具体实现细节需要在代码中进一步分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VLM-Grounder在ScanRefer数据集上实现了51.6%的Acc@0.25，在Nr3D数据集上实现了48.0%的Acc。实验结果表明，VLM-Grounder显著优于现有的零样本3D视觉定位方法，证明了其有效性和优越性。该方法无需依赖3D几何或物体先验知识，降低了对数据的依赖，具有重要的实际意义。

🎯 应用场景

VLM-Grounder在机器人导航、场景理解、人机交互等领域具有广泛的应用前景。例如，机器人可以根据自然语言指令，在复杂环境中定位并操作目标物体。该研究降低了3D视觉定位对标注数据的依赖，有望推动相关技术在资源受限场景下的应用，并促进更智能、更灵活的机器人系统的发展。

📄 摘要（原文）

3D visual grounding is crucial for robots, requiring integration of natural language and 3D scene understanding. Traditional methods depending on supervised learning with 3D point clouds are limited by scarce datasets. Recently zero-shot methods leveraging LLMs have been proposed to address the data issue. While effective, these methods only use object-centric information, limiting their ability to handle complex queries. In this work, we present VLM-Grounder, a novel framework using vision-language models (VLMs) for zero-shot 3D visual grounding based solely on 2D images. VLM-Grounder dynamically stitches image sequences, employs a grounding and feedback scheme to find the target object, and uses a multi-view ensemble projection to accurately estimate 3D bounding boxes. Experiments on ScanRefer and Nr3D datasets show VLM-Grounder outperforms previous zero-shot methods, achieving 51.6% Acc@0.25 on ScanRefer and 48.0% Acc on Nr3D, without relying on 3D geometry or object priors. Codes are available at https://github.com/OpenRobotLab/VLM-Grounder .