LSVG: Language-Guided Scene Graphs with 2D-Assisted Multi-Modal Encoding for 3D Visual Grounding

📄 arXiv: 2505.04058v3 📥 PDF

作者: Feng Xiao, Hongbin Xu, Guocan Zhao, Wenxiong Kang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-07 (更新: 2025-08-15)

💡 一句话要点

提出语言引导的场景图以解决3D视觉定位问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D视觉定位 多模态融合 语言引导 场景图 关系感知 图注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理3D视觉定位时，未能有效建模被指对象，导致在复杂场景中难以区分相似目标。
  2. 本文提出了一种新颖的3D视觉定位框架，通过构建语言引导的场景图来增强关系感知，解决了现有方法的不足。
  3. 实验结果显示，本文方法在多个基准测试中表现优异，尤其在处理相似干扰物体时，相较于最先进方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

3D视觉定位旨在根据自然语言在3D场景中定位特定目标。由于3D和语言模态之间的显著差距，区分多个相似对象成为一大挑战。现有方法通过目标中心学习机制实现跨模态理解，但忽视了被指对象的建模。本文提出了一种新颖的3D视觉定位框架，构建语言引导的场景图并实现被指对象的区分，以提升关系感知。该框架结合双分支视觉编码器，利用预训练的2D语义增强和监督多模态3D编码，并采用图注意力机制促进跨模态交互中的关系导向信息融合。实验结果表明，本文方法在处理多个相似干扰物体的挑战时，性能优于现有最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D视觉定位中的目标区分问题，现有方法在复杂场景中难以有效建模被指对象，导致定位精度不足。

核心思路：提出一种新颖的框架，通过构建语言引导的场景图来实现被指对象的区分，增强关系感知能力，从而提高3D视觉定位的准确性。

技术框架：整体架构包括双分支视觉编码器和图注意力机制。双分支视觉编码器利用预训练的2D语义信息来增强3D编码，而图注意力机制则促进跨模态信息的融合。

关键创新：最重要的创新在于通过语言引导的场景图实现被指对象的区分，这一设计与现有方法的目标中心学习机制形成鲜明对比，显著提升了关系感知能力。

关键设计：在网络结构上，采用双分支设计以实现2D和3D信息的有效融合，同时在损失函数中引入关系导向的损失项，以优化模型的学习效果。

📊 实验亮点

实验结果表明，本文方法在多个基准测试中超越了现有最先进技术，尤其在处理多个相似干扰物体时，性能提升幅度达到了XX%，显示出显著的优势。

🎯 应用场景

该研究在智能机器人、增强现实和自动驾驶等领域具有广泛的应用潜力。通过提高3D视觉定位的准确性，可以显著提升这些系统在复杂环境中的理解和交互能力，推动相关技术的进步和应用落地。

📄 摘要（原文）

3D visual grounding aims to localize the unique target described by natural languages in 3D scenes. The significant gap between 3D and language modalities makes it a notable challenge to distinguish multiple similar objects through the described spatial relationships. Current methods attempt to achieve cross-modal understanding in complex scenes via a target-centered learning mechanism, ignoring the modeling of referred objects. We propose a novel 3D visual grounding framework that constructs language-guided scene graphs with referred object discrimination to improve relational perception. The framework incorporates a dual-branch visual encoder that leverages pre-trained 2D semantics to enhance and supervise the multi-modal 3D encoding. Furthermore, we employ graph attention to promote relationship-oriented information fusion in cross-modal interaction. The learned object representations and scene graph structure enable effective alignment between 3D visual content and textual descriptions. Experimental results on popular benchmarks demonstrate our superior performance compared to state-of-the-art methods, especially in handling the challenges of multiple similar distractors.