OCC-MLLM-CoT-Alpha: Towards Multi-stage Occlusion Recognition Based on Large Language Models via 3D-Aware Supervision and Chain-of-Thoughts Guidance

📄 arXiv: 2504.04781v1 📥 PDF

作者: Chaoyi Wang, Baoqing Li, Xinhan Di

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-07

备注: This work has been accepted to the Multimodal Algorithmic Reasoning (MAR) Workshop at CVPR 2025

💡 一句话要点

提出OCC-MLLM-CoT-Alpha，通过3D感知和CoT指导提升MLLM在遮挡识别中的性能

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

关键词: 多模态学习 视觉语言模型 遮挡识别 3D感知 思维链 强化学习 机器人视觉

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言多模态模型在理解遮挡对象方面存在不足，难以提供令人满意的结果。
  2. OCC-MLLM-CoT-Alpha框架结合3D感知监督和思维链指导，提升模型对遮挡对象的识别能力。
  3. 通过构建大规模数据集和训练策略，该方法在多个模型上取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

现有的大规模视觉-语言多模态模型在理解遮挡对象方面表现不佳。为了解决这个问题，我们提出了OCC-MLLM-CoT-Alpha，一个多模态大型视觉语言框架，它集成了3D感知监督和思维链（Chain-of-Thoughts）指导。具体来说，(1) 我们构建了一个包含大型多模态视觉-语言模型和3D重建专家模型的多模态大型视觉-语言模型框架。(2) 通过监督和强化训练策略相结合，学习相应的多模态思维链，使多模态视觉-语言模型能够通过学习到的多模态思维链指导来增强识别能力。(3) 构建了一个大规模的多模态思维链推理数据集，包含11万个手持遮挡对象的样本。在评估中，所提出的方法在各种最先进模型的两种设置下，决策分数分别提高了15.75%、15.30%、16.98%、14.62%和4.42%、3.63%、6.94%、10.70%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大型语言模型在遮挡物体识别方面的不足。现有方法通常依赖通用视觉编码器和监督学习策略，难以有效处理遮挡带来的信息缺失和歧义性，导致识别精度下降。

核心思路：论文的核心思路是引入3D感知监督和思维链（Chain-of-Thoughts, CoT）指导，增强模型对遮挡场景的理解和推理能力。3D感知监督提供更丰富的几何信息，CoT指导则模拟人类的逐步推理过程，从而提高识别的准确性和鲁棒性。

技术框架：OCC-MLLM-CoT-Alpha框架包含一个大型多模态视觉-语言模型和一个3D重建专家模型。首先，利用3D重建专家模型对输入图像进行3D重建，提供3D信息。然后，将视觉信息和3D信息输入到多模态视觉-语言模型中。通过监督学习和强化学习相结合的方式，训练模型生成多模态CoT，指导模型进行逐步推理。

关键创新：该论文的关键创新在于：(1) 提出了一个结合3D感知和CoT指导的多模态框架，有效提升了遮挡物体识别的性能。(2) 构建了一个大规模的多模态CoT推理数据集，为模型的训练和评估提供了数据支持。(3) 采用监督学习和强化学习相结合的训练策略，使模型能够更好地学习和利用CoT。

关键设计：论文构建了一个包含11万个手持遮挡对象的样本的大规模多模态CoT推理数据集。训练过程中，使用了监督学习来初始化CoT生成模型，然后使用强化学习来优化CoT的推理过程。具体的强化学习奖励函数设计未知，但推测与识别准确率相关。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OCC-MLLM-CoT-Alpha在多种最先进模型上取得了显著的性能提升。在两种不同的设置下，决策分数分别提高了15.75%、15.30%、16.98%、14.62%和4.42%、3.63%、6.94%、10.70%。这些数据表明，该方法能够有效提升模型对遮挡物体的识别能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、智能监控等领域，提升系统在复杂环境下的感知能力。例如，在机器人抓取任务中，可以帮助机器人识别被遮挡的物体，从而更准确地完成任务。在自动驾驶中，可以提高车辆对行人、车辆等遮挡目标的识别能力，增强驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

Comprehending occluded objects are not well studied in existing large-scale visual-language multi-modal models. Current state-of-the-art multi-modal large models struggles to provide satisfactory results in understanding occluded objects through universal visual encoders and supervised learning strategies. Therefore, we propose OCC-MLLM-CoT-Alpha, a multi-modal large vision language framework that integrates 3D-aware supervision and Chain-of-Thoughts guidance. Particularly, (1) we build a multi-modal large vision-language model framework which is consisted of a large multi-modal vision-language model and a 3D reconstruction expert model. (2) the corresponding multi-modal Chain-of-Thoughts is learned through a combination of supervised and reinforcement training strategies, allowing the multi-modal vision-language model to enhance the recognition ability with learned multi-modal chain-of-thoughts guidance. (3) A large-scale multi-modal chain-of-thoughts reasoning dataset, consisting of $110k$ samples of occluded objects held in hand, is built. In the evaluation, the proposed methods demonstrate decision score improvement of 15.75%,15.30%,16.98%,14.62%, and 4.42%,3.63%,6.94%,10.70% for two settings of a variety of state-of-the-art models.