CapeLLM: Support-Free Category-Agnostic Pose Estimation with Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2411.06869v2 📥 PDF

作者: Junho Kim, Hyungjin Chung, Byung-Hoon Kim

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-11-11 (更新: 2025-08-14)

备注: ICCV 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

CapeLLM：基于多模态大语言模型的无支撑类别无关姿态估计

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 类别无关姿态估计 多模态大语言模型 无支撑学习 关键点检测 文本引导 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 传统类别无关姿态估计依赖带标注关键点的支撑图像，过程繁琐且难以捕捉不同类别间的对应关系。
  2. CapeLLM利用多模态大语言模型，仅需查询图像和文本描述即可估计关键点，无需支撑图像。
  3. 实验表明，CapeLLM在MP-100基准测试的1-shot和5-shot设置下均达到新的state-of-the-art。

📝 摘要（中文）

类别无关姿态估计(CAPE)传统上依赖于带有标注关键点的支撑图像，但这种方法繁琐且难以捕捉不同类别对象之间的对应关系。最近的研究探索了文本查询，利用其稳定性和泛化能力。然而，现有方法仍受限于对支撑查询的依赖、未能充分利用预训练大语言模型中的先验知识以及参数分布假设的限制。为了解决这些挑战，我们提出了CapeLLM，这是第一个专为CAPE设计的多模态大语言模型(MLLM)。我们的方法仅使用查询图像和详细的文本描述作为输入来估计类别无关的关键点。该方法包含有效的训练策略和精心设计的指令，用于将MLLM应用于CAPE。此外，我们提出了一种推理机制，进一步增强了对未见关键点的推理过程，同时灵活地建模其潜在的空间分布和不确定性，从而允许基于上下文线索进行自适应细化。我们进行了广泛的实验，有效地将MLLM应用于CAPE，不仅关注模型架构和提示设计，还关注输入变化的鲁棒性。我们的方法在MP-100基准测试中，在1-shot甚至5-shot设置下，都取得了新的state-of-the-art，标志着类别无关姿态估计领域的重大进展。

🔬 方法详解

问题定义：类别无关姿态估计（CAPE）旨在估计图像中物体的关键点，而无需预先知道物体的类别。现有方法通常依赖于带有标注关键点的支撑图像，这限制了模型的泛化能力，并且标注支撑图像的成本很高。此外，现有方法未能充分利用预训练大语言模型中蕴含的丰富先验知识。

核心思路：CapeLLM的核心思路是利用多模态大语言模型（MLLM）的强大能力，将图像和文本信息融合，直接预测关键点的位置。通过精心设计的提示（prompt）和训练策略，引导MLLM理解图像内容和文本描述，从而实现无支撑的类别无关姿态估计。这种方法避免了对支撑图像的依赖，提高了模型的泛化能力。

技术框架：CapeLLM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 图像编码器：用于提取查询图像的视觉特征。2) 文本编码器：用于将文本描述转换为文本特征。3) 多模态融合模块：将图像特征和文本特征融合，形成多模态表示。4) 关键点预测模块：基于多模态表示，预测关键点的位置。5) 推理机制：增强对未见关键点的推理，并建模空间分布和不确定性。

关键创新：CapeLLM最重要的技术创新点在于，它是第一个将多模态大语言模型应用于类别无关姿态估计的模型。与现有方法相比，CapeLLM无需支撑图像，可以直接利用文本描述作为指导，从而提高了模型的泛化能力和鲁棒性。此外，该模型还提出了一种新的推理机制，可以更好地处理未见关键点。

关键设计：CapeLLM的关键设计包括：1) 精心设计的提示（prompt），用于引导MLLM理解图像和文本信息。2) 有效的训练策略，用于优化MLLM的参数。3) 一种新的推理机制，用于增强对未见关键点的推理。4) 损失函数的设计，用于优化关键点预测的准确性。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CapeLLM在MP-100基准测试中取得了显著的性能提升，在1-shot设置下达到了新的state-of-the-art，甚至在5-shot设置下也超越了现有方法。这表明CapeLLM能够有效地利用多模态大语言模型的强大能力，实现更准确、更鲁棒的类别无关姿态估计。实验结果证明了CapeLLM在处理不同类别和姿态的物体时具有出色的泛化能力。

🎯 应用场景

CapeLLM在机器人操作、自动驾驶、图像编辑等领域具有广泛的应用前景。例如，在机器人操作中，CapeLLM可以帮助机器人理解物体并进行精准操作。在自动驾驶中，CapeLLM可以用于识别和定位道路上的各种物体。在图像编辑中，CapeLLM可以用于对图像中的物体进行姿态调整和关键点编辑。该研究的未来影响在于推动了无支撑类别无关姿态估计的发展，降低了标注成本，提高了模型的泛化能力。

📄 摘要（原文）

Category-agnostic pose estimation (CAPE) has traditionally relied on support images with annotated keypoints, a process that is often cumbersome and may fail to fully capture the necessary correspondences across diverse object categories. Recent efforts have explored the use of text queries, leveraging their enhanced stability and generalization capabilities. However, existing approaches often remain constrained by their reliance on support queries, their failure to fully utilize the rich priors embedded in pre-trained large language models, and the limitations imposed by their parametric distribution assumptions. To address these challenges, we introduce CapeLLM, the first multimodal large language model (MLLM) designed for CAPE. Our method only employs query image and detailed text descriptions as an input to estimate category-agnostic keypoints. Our method encompasses effective training strategies and carefully designed instructions for applying the MLLM to CAPE. Moreover, we propose an inference mechanism that further enhances the reasoning process for unseen keypoints. while flexibly modeling their underlying spatial distribution and uncertainty, allowing for adaptive refinement based on contextual cues. We conducted extensive experiments to apply the MLLM to CAPE effectively, focusing not only on the model architecture and prompt design but also on ensuring robustness across input variations. Our approach sets a new state-of-the-art on the MP-100 benchmark in the 1-shot and even 5-shot setting, marking a significant advancement in the field of category-agnostic pose estimation. Code is available at https://github.com/Junhojuno/CapeLLM.