GroundFlow: A Plug-in Module for Temporal Reasoning on 3D Point Cloud Sequential Grounding

📄 arXiv: 2506.21188v3 📥 PDF

作者: Zijun Lin, Shuting He, Cheston Tan, Bihan Wen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-26 (更新: 2025-09-21)

💡 一句话要点

提出GroundFlow模块以解决3D点云序列定位中的时间推理问题

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

关键词: 3D点云 序列定位 时间推理 视觉定位 深度学习 多模态理解

📋 核心要点

  1. 现有的3D视觉定位方法未能有效提取文本指令中的时间信息，导致在处理包含代词的指令时面临重大挑战。
  2. 本文提出GroundFlow模块，通过时间推理来增强3D点云序列定位的能力，能够提取与当前指令相关的历史信息。
  3. 实验结果表明，集成GroundFlow后，基线方法在SG3D基准测试中的准确率提升显著，超越了现有的3D大型语言模型。

📝 摘要（中文）

序列定位在3D点云中（SG3D）指的是根据文本指令定位物体序列，现有的3D视觉定位方法未能有效提取每个步骤中的时间信息，导致在处理包含代词的指令时面临挑战。为此，本文提出了GroundFlow，一个用于3D点云序列定位的时间推理插件模块。通过集成GroundFlow，基线方法在SG3D基准测试中的任务准确率显著提高（+7.5%和+10.2%），甚至超越了在多种数据集上预训练的3D大型语言模型。该模块能够根据与当前指令的相关性选择性提取短期和长期步骤信息，从而全面理解历史信息，保持时间理解的优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D点云序列定位任务中的时间推理问题。现有方法在处理包含代词的多步骤指令时，未能有效提取和利用历史信息，导致定位准确性不足。

核心思路：GroundFlow模块通过时间推理能力，能够选择性地提取与当前指令相关的短期和长期步骤信息，从而增强对历史信息的理解。这样的设计使得模型在处理复杂指令时，能够更好地理解上下文。

技术框架：GroundFlow模块集成在现有的3D视觉定位框架中，主要包括信息提取、时间推理和决策模块。信息提取模块负责从历史步骤中提取相关信息，时间推理模块则处理这些信息以支持当前指令的定位决策。

关键创新：GroundFlow的主要创新在于其时间推理能力，能够有效整合历史信息并根据当前指令的需求进行选择性提取。这一方法与传统的3D视觉定位方法相比，显著提升了对上下文的理解能力。

关键设计：在设计上，GroundFlow模块采用了动态信息选择机制，能够根据当前指令的上下文动态调整提取的历史信息。此外，损失函数设计上也考虑了时间相关性，以确保模型在训练过程中能够学习到有效的时间推理能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，集成GroundFlow后，基线方法在SG3D基准测试中的准确率提升显著，分别提高了7.5%和10.2%。此外，GroundFlow的性能甚至超越了在多种数据集上预训练的3D大型语言模型，展示了其在时间推理方面的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能家居、机器人导航和增强现实等场景。在这些领域中，能够准确理解和执行基于文本的指令对于提升用户体验和系统效率至关重要。未来，GroundFlow模块有望在更复杂的多模态交互中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Sequential grounding in 3D point clouds (SG3D) refers to locating sequences of objects by following text instructions for a daily activity with detailed steps. Current 3D visual grounding (3DVG) methods treat text instructions with multiple steps as a whole, without extracting useful temporal information from each step. However, the instructions in SG3D often contain pronouns such as "it", "here" and "the same" to make language expressions concise. This requires grounding methods to understand the context and retrieve relevant information from previous steps to correctly locate object sequences. Due to the lack of an effective module for collecting related historical information, state-of-the-art 3DVG methods face significant challenges in adapting to the SG3D task. To fill this gap, we propose GroundFlow -- a plug-in module for temporal reasoning on 3D point cloud sequential grounding. Firstly, we demonstrate that integrating GroundFlow improves the task accuracy of 3DVG baseline methods by a large margin (+7.5\% and +10.2\%) in the SG3D benchmark, even outperforming a 3D large language model pre-trained on various datasets. Furthermore, we selectively extract both short-term and long-term step information based on its relevance to the current instruction, enabling GroundFlow to take a comprehensive view of historical information and maintain its temporal understanding advantage as step counts increase. Overall, our work introduces temporal reasoning capabilities to existing 3DVG models and achieves state-of-the-art performance in the SG3D benchmark across five datasets.