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LSVG框架，利用语言引导的场景图和2D辅助多模态编码进行3D视觉定位

🎯 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 场景图 多模态融合 图注意力网络 自然语言处理 关系推理

📋 核心要点

  1. 现有3D视觉定位方法侧重于以目标为中心的学习机制，忽略了对相关对象的建模，难以理解复杂场景中的关系。
  2. 本文提出LSVG框架，通过构建语言引导的场景图，并结合2D语义信息辅助3D特征编码，增强模型的关系感知能力。
  3. 实验结果表明，LSVG框架在多个基准数据集上超越了现有方法，尤其在处理相似干扰对象时性能提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的3D视觉定位框架，该框架构建了语言引导的场景图，并通过区分被指对象来提升关系感知能力。该框架包含一个双分支视觉编码器，利用预训练的2D语义来增强和监督多模态3D编码。此外，我们采用图注意力机制来促进跨模态交互中面向关系的信息融合。学习到的对象表示和场景图结构能够实现3D视觉内容和文本描述之间的有效对齐。在常用基准数据集上的实验结果表明，与最先进的方法相比，我们的方法表现出更优越的性能，尤其是在处理多个相似干扰对象时。

🔬 方法详解

问题定义：3D视觉定位旨在根据自然语言描述在3D场景中定位唯一目标。现有方法主要关注目标对象本身，忽略了场景中其他相关对象之间的关系建模，导致在存在多个相似干扰对象时，难以准确区分目标。现有方法缺乏有效的跨模态关系推理能力。

核心思路：本文的核心思路是构建语言引导的场景图，显式地建模场景中对象之间的关系。通过场景图，模型可以更好地理解语言描述中蕴含的空间关系，从而更准确地定位目标对象。同时，利用2D语义信息辅助3D特征编码，提升模型的视觉感知能力。

技术框架：LSVG框架包含以下主要模块：1) 双分支视觉编码器：分别处理3D点云数据和2D图像数据，利用预训练的2D语义信息增强3D特征表示。2) 语言编码器：将自然语言描述编码为向量表示。3) 场景图构建模块：根据视觉特征和语言信息构建语言引导的场景图，节点表示对象，边表示对象之间的关系。4) 图注意力网络：在场景图上进行信息传播和融合，学习对象之间的关系表示。5) 目标定位模块：根据学习到的对象表示和关系表示，预测目标对象的位置。

关键创新：1) 引入语言引导的场景图，显式地建模对象之间的关系，提升了模型的关系推理能力。2) 采用双分支视觉编码器，利用预训练的2D语义信息增强3D特征表示，提升了模型的视觉感知能力。3) 使用图注意力网络进行跨模态信息融合，更好地对齐视觉信息和语言信息。

关键设计：双分支视觉编码器使用PointNet++处理3D点云数据，使用预训练的ResNet处理2D图像数据。场景图的边权重由对象之间的空间关系和语言信息共同决定。图注意力网络的注意力权重由节点特征和边特征共同计算。损失函数包括目标定位损失和关系预测损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在ScanRefer和Nr3D数据集上的实验结果表明，LSVG框架显著优于现有方法。例如，在ScanRefer数据集上，LSVG框架的整体准确率提升了5%以上，尤其是在处理多个相似干扰对象时，准确率提升更为明显。这表明LSVG框架在复杂场景中具有更强的目标定位能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。例如，机器人可以通过自然语言指令在复杂环境中定位目标物体；自动驾驶系统可以根据乘客的语音指令调整车辆状态；虚拟现实应用可以根据用户的语言描述生成逼真的3D场景。

📄 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.