Solving Zero-Shot 3D Visual Grounding as Constraint Satisfaction Problems

📄 arXiv: 2411.14594v2 📥 PDF

作者: Qihao Yuan, Kailai Li, Jiaming Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-21 (更新: 2025-08-11)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于约束满足问题的零样本3D视觉定位方法，提升复杂场景理解能力。

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

关键词: 3D视觉定位 零样本学习 约束满足问题 大型语言模型 符号推理

📋 核心要点

  1. 现有3D视觉定位方法依赖大量标注数据，泛化能力弱，难以处理复杂语言描述。
  2. 将3D视觉定位建模为约束满足问题，利用大型语言模型进行符号推理，实现零样本定位。
  3. 实验表明，该方法在ScanRefer和Nr3D数据集上显著优于现有零样本方法，尤其在复杂查询上。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于约束满足问题（CSP）的零样本3D视觉定位（3DVG）方法，旨在解决现有方法词汇量封闭和语言理解能力有限的问题。该方法将3DVG任务重新定义为一个CSP，其中变量和约束分别代表对象及其空间关系。这种方法能够对所有相关对象进行全局符号推理，从而产生目标对象和锚定对象的定位结果。此外，该框架具有良好的灵活性，仅需少量额外编码即可处理否定和基于计数的查询。提出的系统，即约束满足视觉定位（CSVG），在ScanRefer和Nr3D数据集上进行了广泛评估，结果表明CSVG的有效性，并且在当前最先进的零样本3DVG方法上实现了显著的定位精度提升，在ScanRefer和Nr3D数据集上分别提高了+7.0%（Acc@0.5得分）和+11.2%。

🔬 方法详解

问题定义：3D视觉定位旨在根据自然语言描述在3D场景中定位目标对象。现有监督方法依赖大量标注数据，泛化能力有限，且词汇表封闭。零样本方法虽然利用大型语言模型（LLM）处理自然语言，但要么直接生成定位结果，要么生成程序计算结果，缺乏全局推理能力，难以处理复杂关系和否定、计数等查询。

核心思路：将3D视觉定位问题转化为约束满足问题（CSP）。CSP通过定义变量（场景中的对象）和约束（对象间的空间关系）来描述问题，然后利用约束求解器找到满足所有约束的变量赋值。这种方法允许对所有相关对象进行全局符号推理，从而更准确地定位目标对象。

技术框架：CSVG系统的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用LLM解析自然语言描述，提取目标对象和锚定对象以及它们之间的空间关系。2) 将提取的信息转化为CSP的变量和约束。变量代表场景中的候选对象，约束则表示对象间的空间关系，例如“在…旁边”、“在…之上”等。3) 使用约束求解器寻找满足所有约束的变量赋值，即找到目标对象和锚定对象在3D场景中的位置。4) 将求解结果映射回3D场景，完成定位。

关键创新：该方法的核心创新在于将3D视觉定位问题建模为CSP，利用符号推理解决复杂关系和约束。与直接使用LLM生成定位结果或程序相比，CSP方法能够进行全局推理，考虑所有相关对象及其关系，从而更准确地定位目标对象。此外，该框架具有良好的灵活性，可以轻松处理否定和基于计数的查询，只需添加相应的约束即可。

关键设计：在CSP建模中，关键在于如何准确地提取和表示对象间的空间关系。论文使用LLM提取关系，并将其转化为数学约束。例如，“A在B旁边”可以转化为A和B的中心点距离小于某个阈值。此外，论文还设计了一些特殊的约束来处理否定和基于计数的查询。例如，“不是红色的物体”可以转化为颜色属性不等于红色的约束。“有三个椅子”可以转化为场景中椅子数量等于3的约束。约束求解器采用开源的求解器，并根据具体问题进行了优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CSVG在ScanRefer和Nr3D数据集上进行了广泛评估，实验结果表明，CSVG在零样本3D视觉定位任务上取得了显著的性能提升。在ScanRefer数据集上，CSVG的Acc@0.5得分比当前最先进的零样本方法提高了+7.0%。在Nr3D数据集上，CSVG的Acc@0.5得分提高了+11.2%。这些结果表明，CSVG能够更准确地理解自然语言描述，并定位3D场景中的目标对象。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、智能家居、虚拟现实等领域。例如，机器人可以根据用户的自然语言指令，在复杂环境中定位并操作目标物体。在智能家居中，用户可以通过语音控制，让系统找到特定的物品。在虚拟现实中，用户可以通过自然语言与虚拟环境进行交互，实现更自然、更沉浸式的体验。

📄 摘要（原文）

3D visual grounding (3DVG) aims to locate objects in a 3D scene with natural language descriptions. Supervised methods have achieved decent accuracy, but have a closed vocabulary and limited language understanding ability. Zero-shot methods utilize large language models (LLMs) to handle natural language descriptions, where the LLM either produces grounding results directly or generates programs that compute results (symbolically). In this work, we propose a zero-shot method that reformulates the 3DVG task as a Constraint Satisfaction Problem (CSP), where the variables and constraints represent objects and their spatial relations, respectively. This allows a global symbolic reasoning of all relevant objects, producing grounding results of both the target and anchor objects. Moreover, we demonstrate the flexibility of our framework by handling negation- and counting-based queries with only minor extra coding efforts. Our system, Constraint Satisfaction Visual Grounding (CSVG), has been extensively evaluated on the public datasets ScanRefer and Nr3D datasets using only open-source LLMs. Results show the effectiveness of CSVG and superior grounding accuracy over current state-of-the-art zero-shot 3DVG methods with improvements of $+7.0\%$ (Acc@0.5 score) and $+11.2\%$ on the ScanRefer and Nr3D datasets, respectively. The code of our system is available at https://asig-x.github.io/csvg_web.