Language-to-Space Programming for Training-Free 3D Visual Grounding

📄 arXiv: 2502.01401v4 📥 PDF

作者: Boyu Mi, Hanqing Wang, Tai Wang, Yilun Chen, Jiangmiao Pang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-03 (更新: 2025-08-28)

💡 一句话要点

提出LaSP，一种无需训练的3D视觉定位方法，提升效率与精度。

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

关键词: 3D视觉定位 无训练学习 大型语言模型 空间关系推理 代码生成

📋 核心要点

  1. 3D视觉定位任务面临3D空间关系理解的挑战，现有监督方法依赖大量标注数据，成本高昂。
  2. LaSP方法利用LLM生成代码分析3D空间关系，并设计自动评估和优化流程。
  3. 实验表明，LaSP在Nr3D数据集上达到52.9%的准确率，显著降低了时间和token成本。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Language-to-Space Programming (LaSP) 的新型无训练3D视觉定位方法。由于理解3D空间关系的需求，3D视觉定位(3DVG) 极具挑战性。虽然监督方法取得了优异的性能，但它们受到3D视觉-语言数据集稀缺和高标注成本的限制。基于LLM/VLM的无训练方法消除了对大规模训练数据的需求，但它们要么产生过高的定位时间和token成本，要么精度不尽如人意。LaSP引入LLM生成的代码来分析对象之间的3D空间关系，以及一个自动评估和优化代码的流程。实验结果表明，LaSP在Nr3D基准测试中达到了52.9%的准确率，在最佳的无训练方法中名列前茅。此外，它大大减少了定位时间和token成本，在性能和效率之间提供了平衡的权衡。

🔬 方法详解

问题定义：3D视觉定位（3DVG）旨在根据自然语言描述在3D场景中定位目标对象。现有监督方法依赖于大规模的3D视觉-语言数据集，但这些数据集的标注成本很高且数据量有限。无训练方法虽然避免了对大量数据的依赖，但通常面临定位时间长、token成本高或精度不足的问题。

核心思路：LaSP的核心思想是利用大型语言模型（LLM）的强大代码生成能力，生成能够分析3D空间关系的代码。这些代码可以被视为一种“程序”，用于理解语言描述并定位相应的3D对象。通过自动评估和优化生成的代码，可以提高定位的准确性和效率。

技术框架：LaSP的整体框架包含以下几个主要模块：1) LLM代码生成器：根据输入的语言描述，生成用于分析3D空间关系的代码。2) 代码执行器：执行生成的代码，提取3D场景中对象之间的空间关系特征。3) 评估器：评估代码的执行结果，判断定位的准确性。4) 优化器：根据评估结果，对生成的代码进行优化，提高定位性能。整个流程迭代进行，直到达到满意的定位效果。

关键创新：LaSP的关键创新在于将LLM的代码生成能力引入到3D视觉定位任务中，并设计了一个自动评估和优化代码的流程。与传统的无训练方法相比，LaSP能够更有效地利用LLM的知识，并根据实际场景进行自适应调整，从而提高定位的准确性和效率。

关键设计：LaSP的关键设计包括：1) 使用特定的prompt工程来引导LLM生成高质量的代码。2) 设计合适的评估指标来衡量定位的准确性，例如IoU（Intersection over Union）。3) 使用遗传算法或强化学习等优化算法来优化生成的代码。4) 针对不同的3D场景和语言描述，设计不同的代码模板，以提高代码的生成效率和执行效率。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

LaSP在Nr3D基准测试中取得了52.9%的准确率，在无训练方法中表现出色。相较于其他无训练方法，LaSP显著降低了定位时间和token成本，实现了性能和效率的平衡。实验结果表明，LaSP能够有效地利用LLM的知识，并根据实际场景进行自适应调整，从而提高定位的准确性和效率。

🎯 应用场景

LaSP方法在机器人导航、智能家居、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人理解人类的指令，在复杂的3D环境中定位目标物体，实现更智能的人机交互。此外，该方法还可以应用于3D场景理解、虚拟现实等领域，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

3D visual grounding (3DVG) is challenging due to the need to understand 3D spatial relations. While supervised approaches have achieved superior performance, they are constrained by the scarcity and high annotation costs of 3D vision-language datasets. Training-free approaches based on LLMs/VLMs eliminate the need for large-scale training data, but they either incur prohibitive grounding time and token costs or have unsatisfactory accuracy. To address the challenges, we introduce a novel method for training-free 3D visual grounding, namely Language-to-Space Programming (LaSP). LaSP introduces LLM-generated codes to analyze 3D spatial relations among objects, along with a pipeline that evaluates and optimizes the codes automatically. Experimental results demonstrate that LaSP achieves 52.9% accuracy on the Nr3D benchmark, ranking among the best training-free methods. Moreover, it substantially reduces the grounding time and token costs, offering a balanced trade-off between performance and efficiency.