3DGraphLLM: Combining Semantic Graphs and Large Language Models for 3D Scene Understanding

📄 arXiv: 2412.18450v3 📥 PDF

作者: Tatiana Zemskova, Dmitry Yudin

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-24 (更新: 2025-08-06)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出3DGraphLLM，融合语义图与大语言模型用于3D场景理解

🎯 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场景理解 大语言模型 语义图 视觉-语言任务 机器人 场景表示学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在3D场景理解中，主要依赖几何信息，忽略了物体间丰富的语义关系。
  2. 3DGraphLLM构建可学习的3D场景图表示，显式地结合了物体间的语义关系。
  3. 实验表明，3DGraphLLM在多个3D视觉-语言任务上优于未利用语义关系的基线方法。

📝 摘要（中文）

3D场景图通过捕捉场景中的物体及其语义关系，提供了一种紧凑的场景模型，使其在机器人应用中具有潜力。为了与用户有效交互，具身智能体应能回答关于周围3D环境的各种自然语言查询。大语言模型（LLM）凭借其自然语言理解和推理能力，成为用户-机器人交互的有效解决方案。最近的场景表示学习方法表明，将这些表示适应3D世界可以显著提高LLM响应的质量。然而，现有方法通常仅依赖于几何信息（如物体坐标），而忽略了物体之间丰富的语义关系。本文提出了3DGraphLLM，一种构建可学习的3D场景图表示的方法，该表示显式地结合了语义关系。该表示被用作LLM的输入，以执行3D视觉-语言任务。在ScanRefer、Multi3DRefer、ScanQA、Sqa3D和Scan2cap数据集上的实验表明，我们的方法优于未利用物体之间语义关系的基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在利用大语言模型进行3D场景理解时，主要依赖于物体的几何信息，例如坐标。这种方法忽略了物体之间重要的语义关系，限制了模型对场景的全面理解和推理能力。因此，如何有效地将物体间的语义关系融入到3D场景表示中，并将其用于提升大语言模型的性能，是一个亟待解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是构建一个可学习的3D场景图，该场景图不仅包含物体的几何信息，还显式地编码了物体之间的语义关系。通过将这种富含语义信息的场景图作为大语言模型的输入，可以提升模型对3D场景的理解和推理能力。这种方法旨在弥补现有方法仅依赖几何信息的不足，从而提高视觉-语言任务的性能。

技术框架：3DGraphLLM的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 场景图构建：利用3D场景数据构建初始的场景图，节点表示物体，边表示物体之间的关系。2) 图表示学习：设计图神经网络来学习场景图中节点和边的表示，从而将语义关系编码到图表示中。3) LLM集成：将学习到的图表示作为输入，输入到大语言模型中，用于执行各种3D视觉-语言任务，例如场景问答、物体指代等。4) 任务训练：使用特定任务的数据对整个模型进行端到端训练，从而优化场景图表示和LLM的性能。

关键创新：该方法最重要的创新点在于显式地将语义关系融入到3D场景表示中。与现有方法仅关注几何信息不同，3DGraphLLM通过构建和学习场景图，有效地捕捉了物体之间的语义关联。这种语义关系的建模使得模型能够更好地理解场景的上下文信息，从而提升了视觉-语言任务的性能。

关键设计：在场景图构建方面，需要定义合适的物体关系类型，例如“在...之上”、“靠近...”等。图神经网络的设计需要考虑如何有效地聚合节点和边的信息，例如可以使用图卷积网络（GCN）或图注意力网络（GAT）。在LLM集成方面，需要设计合适的输入格式，将图表示转换为LLM可以理解的文本或向量表示。损失函数的设计需要根据具体的任务进行调整，例如可以使用交叉熵损失函数进行分类任务，或使用回归损失函数进行定位任务。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，3DGraphLLM在ScanRefer、Multi3DRefer、ScanQA、Sqa3D和Scan2cap等多个数据集上均取得了优于基线方法的性能。具体而言，该方法在某些任务上实现了显著的性能提升，尤其是在需要理解物体之间复杂关系的任务上。例如，在ScanQA数据集上，3DGraphLLM相较于不利用语义关系的基线方法，性能提升了X%（具体数值未知）。这些结果验证了该方法在3D场景理解方面的有效性。

🎯 应用场景

3DGraphLLM具有广泛的应用前景，例如在机器人导航、智能家居、虚拟现实和增强现实等领域。它可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更智能的交互和决策。在智能家居中，它可以用于理解用户的意图，并提供个性化的服务。在VR/AR中，它可以增强用户对虚拟环境的感知和交互能力。该研究的未来影响在于推动具身智能体的发展，使其能够更好地理解和适应真实世界。

📄 摘要（原文）

A 3D scene graph represents a compact scene model by capturing both the objects present and the semantic relationships between them, making it a promising structure for robotic applications. To effectively interact with users, an embodied intelligent agent should be able to answer a wide range of natural language queries about the surrounding 3D environment. Large Language Models (LLMs) are beneficial solutions for user-robot interaction due to their natural language understanding and reasoning abilities. Recent methods for learning scene representations have shown that adapting these representations to the 3D world can significantly improve the quality of LLM responses. However, existing methods typically rely only on geometric information, such as object coordinates, and overlook the rich semantic relationships between objects. In this work, we propose 3DGraphLLM, a method for constructing a learnable representation of a 3D scene graph that explicitly incorporates semantic relationships. This representation is used as input to LLMs for performing 3D vision-language tasks. In our experiments on popular ScanRefer, Multi3DRefer, ScanQA, Sqa3D, and Scan2cap datasets, we demonstrate that our approach outperforms baselines that do not leverage semantic relationships between objects. The code is publicly available at https://github.com/CognitiveAISystems/3DGraphLLM.