Ges3ViG: Incorporating Pointing Gestures into Language-Based 3D Visual Grounding for Embodied Reference Understanding

📄 arXiv: 2504.09623v1 📥 PDF

作者: Atharv Mahesh Mane, Dulanga Weerakoon, Vigneshwaran Subbaraju, Sougata Sen, Sanjay E. Sarma, Archan Misra

分类: cs.CV, cs.AI, cs.MM

发布日期: 2025-04-13

备注: Accepted to the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Ges3ViG：融合指向手势的语言3D视觉定位，提升具身引用理解

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

关键词: 3D视觉定位 具身引用理解 指向手势 多模态融合 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有3D视觉定位方法主要依赖语言描述，忽略了人类交互中重要的指向手势信息，限制了具身引用理解的准确性。
  2. 论文提出Ges3ViG模型，通过融合语言描述和指向手势信息，更准确地定位3D场景中的目标对象，提升具身引用理解能力。
  3. 实验结果表明，Ges3ViG模型在3D-ERU任务上显著优于现有模型，验证了融合指向手势信息的有效性，并构建了新的基准数据集。

📝 摘要（中文）

本文针对3D具身引用理解(3D-ERU)问题，该问题结合语言描述和指向手势来识别3D场景中最相关的目标对象。现有工作主要集中于纯语言的3D定位，对结合人类指向手势的3D-ERU研究较少。为了弥补这一差距，我们提出了一个数据增强框架Imputer，并利用它创建了一个新的基准数据集ImputeRefer，通过将人类指向手势融入到现有的仅包含语言指令的3D场景数据集中。此外，我们还提出了一个名为Ges3ViG的3D-ERU模型，与其他的3D-ERU模型相比，其准确率提高了约30%，与其他的纯语言3D定位模型相比，准确率提高了约9%。我们的代码和数据集可在https://github.com/AtharvMane/Ges3ViG 获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D视觉定位方法主要依赖于语言描述，忽略了人类交互中常用的指向手势信息。这导致模型在理解具身引用时，无法充分利用人类的交互意图，从而降低了定位的准确性。此外，缺乏包含指向手势信息的3D场景数据集，也限制了相关研究的进展。

核心思路：论文的核心思路是将指向手势信息融入到3D视觉定位任务中，从而更准确地理解人类的引用意图。通过设计合适的模型结构，有效地融合语言描述和指向手势信息，提升模型在3D场景中定位目标对象的能力。

技术框架：Ges3ViG模型包含以下主要模块：1) 语言编码器：用于提取语言描述的特征；2) 手势编码器：用于提取指向手势的特征；3) 3D场景编码器：用于提取3D场景的几何和语义特征；4) 融合模块：将语言、手势和场景特征进行融合；5) 定位模块：根据融合后的特征，预测目标对象在3D场景中的位置。整体流程是，首先分别对语言描述、指向手势和3D场景进行编码，然后通过融合模块将这些特征进行整合，最后利用定位模块预测目标对象的位置。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个数据增强框架Imputer，用于生成包含指向手势信息的3D场景数据集；2) 设计了一个新的3D-ERU模型Ges3ViG，能够有效地融合语言描述和指向手势信息，提升定位准确性。与现有方法相比，Ges3ViG模型能够更好地利用人类的交互意图，从而更准确地定位目标对象。

关键设计：在数据增强方面，Imputer框架利用现有的3D场景数据集和语言描述，通过算法生成合理的指向手势信息。在模型设计方面，Ges3ViG模型采用了Transformer结构，用于编码语言描述和指向手势信息。融合模块采用了注意力机制，用于自适应地融合不同模态的特征。损失函数采用了交叉熵损失，用于优化模型的定位性能。具体的参数设置和网络结构细节可以在论文原文中找到。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Ges3ViG模型在ImputeRefer数据集上取得了显著的性能提升。与其他的3D-ERU模型相比，Ges3ViG的准确率提高了约30%。与其他的纯语言3D定位模型相比，Ges3ViG的准确率提高了约9%。这些结果表明，融合指向手势信息能够显著提升3D视觉定位的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人人机交互、虚拟现实、增强现实等领域。例如，在机器人人机交互中，机器人可以通过理解人类的语言描述和指向手势，更准确地识别目标对象，从而完成更复杂的任务。在虚拟现实和增强现实中，用户可以通过语言和手势与虚拟环境进行交互，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

3-Dimensional Embodied Reference Understanding (3D-ERU) combines a language description and an accompanying pointing gesture to identify the most relevant target object in a 3D scene. Although prior work has explored pure language-based 3D grounding, there has been limited exploration of 3D-ERU, which also incorporates human pointing gestures. To address this gap, we introduce a data augmentation framework-Imputer, and use it to curate a new benchmark dataset-ImputeRefer for 3D-ERU, by incorporating human pointing gestures into existing 3D scene datasets that only contain language instructions. We also propose Ges3ViG, a novel model for 3D-ERU that achieves ~30% improvement in accuracy as compared to other 3D-ERU models and ~9% compared to other purely language-based 3D grounding models. Our code and dataset are available at https://github.com/AtharvMane/Ges3ViG.