InstructPart: Task-Oriented Part Segmentation with Instruction Reasoning

📄 arXiv: 2505.18291v1 📥 PDF

作者: Zifu Wan, Yaqi Xie, Ce Zhang, Zhiqiu Lin, Zihan Wang, Simon Stepputtis, Deva Ramanan, Katia Sycara

分类: cs.CV, cs.CL, cs.RO

发布日期: 2025-05-23

备注: Accepted by ACL 2025 Main. Project page: https://zifuwan.github.io/InstructPart/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出InstructPart以解决任务导向的部件分割问题

🎯 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: 部件分割 多模态模型 任务导向 视觉-语言模型 机器人技术 虚拟现实 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有的多模态模型在处理物体时常常忽视其内部结构，导致无法有效执行部件级任务。
  2. 本文提出了InstructPart基准，结合手工标注的部件分割和任务导向指令，以提升模型对部件的理解能力。
  3. 实验结果显示，基于该数据集的微调方法实现了两倍的性能提升，展示了任务导向部件分割的潜力。

📝 摘要（中文）

大型多模态基础模型在语言和视觉领域的进展显著，但许多模型将物体视为不可分割的整体，忽视了构成它们的各个组件。理解这些组件及其功能对于执行多种任务至关重要。本文提出了一个新的基准数据集InstructPart，包含手工标注的部件分割注释和任务导向的指令，以评估当前模型在日常场景中理解和执行部件级任务的能力。实验表明，任务导向的部件分割仍然是一个具有挑战性的问题，即使对于最先进的视觉-语言模型（VLMs）。此外，我们还提出了一个简单的基线，通过使用我们的数据集进行微调，实现了两倍的性能提升。通过该数据集和基准，我们旨在促进任务导向的部件分割研究，并增强VLMs在机器人、虚拟现实、信息检索等领域的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决任务导向的部件分割问题，现有方法在处理物体内部结构时存在不足，无法有效识别和利用部件信息。

核心思路：通过引入InstructPart数据集，结合手工标注的部件分割和任务导向的指令，提升模型对部件的理解和执行能力。这样的设计使得模型能够在实际应用中更好地处理复杂的任务。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和评估三个主要阶段。数据集提供了丰富的部件分割注释和任务指令，模型通过微调在特定任务上进行优化，最后通过标准化评估指标进行性能测试。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了InstructPart基准，填补了现有模型在部件级任务理解上的空白，推动了多模态模型在实际应用中的发展。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数来优化部件分割的准确性，并通过微调策略提升了模型在特定任务上的表现。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于InstructPart数据集的微调方法实现了两倍的性能提升，显著优于现有的视觉-语言模型，展示了任务导向部件分割的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人技术、虚拟现实、信息检索等，能够帮助模型更好地理解物体的组成部分及其功能，从而在复杂任务中表现出色。未来，该方法可能推动多模态模型在实际应用中的广泛采用，提升智能系统的交互能力和任务执行效率。

📄 摘要（原文）

Large multimodal foundation models, particularly in the domains of language and vision, have significantly advanced various tasks, including robotics, autonomous driving, information retrieval, and grounding. However, many of these models perceive objects as indivisible, overlooking the components that constitute them. Understanding these components and their associated affordances provides valuable insights into an object's functionality, which is fundamental for performing a wide range of tasks. In this work, we introduce a novel real-world benchmark, InstructPart, comprising hand-labeled part segmentation annotations and task-oriented instructions to evaluate the performance of current models in understanding and executing part-level tasks within everyday contexts. Through our experiments, we demonstrate that task-oriented part segmentation remains a challenging problem, even for state-of-the-art Vision-Language Models (VLMs). In addition to our benchmark, we introduce a simple baseline that achieves a twofold performance improvement through fine-tuning with our dataset. With our dataset and benchmark, we aim to facilitate research on task-oriented part segmentation and enhance the applicability of VLMs across various domains, including robotics, virtual reality, information retrieval, and other related fields. Project website: https://zifuwan.github.io/InstructPart/.