SmolRGPT: Efficient Spatial Reasoning for Warehouse Environments with 600M Parameters
作者: Abdarahmane Traore, Éric Hervet, Andy Couturier
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-09-18
备注: 9 pages, 3 figures, IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
SmolRGPT：用于仓库环境的高效空间推理600M参数视觉语言模型
🎯 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: 视觉语言模型 空间推理 仓库环境 深度信息 多模态融合
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型体积庞大，计算和内存需求高，难以在资源受限的仓库、机器人等场景部署。
- SmolRGPT通过整合RGB和深度信息，显式地进行区域级的空间推理，构建紧凑高效的视觉语言模型。
- SmolRGPT仅用600M参数，在仓库空间推理任务上达到或超过了更大模型的性能，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
视觉-语言模型(VLM)的最新进展实现了强大的多模态推理，但当前最优方法通常依赖于计算和内存需求极高的超大型模型。这使得它们在资源受限的环境（如仓库、机器人和工业应用）中的部署充满挑战，而在这些环境中，效率和强大的空间理解至关重要。本文提出了SmolRGPT，一种紧凑的视觉-语言架构，通过整合RGB和深度线索，显式地结合了区域级的空间推理。SmolRGPT采用三阶段课程学习，逐步对齐视觉和语言特征，实现空间关系理解，并适应特定任务的数据集。实验表明，SmolRGPT仅用600M参数，在具有挑战性的仓库空间推理基准测试中取得了有竞争力的结果，达到甚至超过了更大模型的性能。这些发现突出了在不牺牲核心空间推理能力的情况下，在现实环境中实现高效、可部署的多模态智能的潜力。实验代码将在https://github.com/abtraore/SmolRGPT上提供。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在资源受限的仓库环境中，现有大型视觉语言模型因计算和内存需求过高而难以部署的问题。现有方法无法在效率和空间推理能力之间取得平衡，限制了其在实际场景中的应用。
核心思路：论文的核心思路是设计一个紧凑的视觉语言模型，通过显式地整合RGB和深度信息，实现区域级的空间推理。这种设计旨在减少模型参数量，提高计算效率，同时保持强大的空间理解能力。
技术框架：SmolRGPT采用三阶段课程学习框架：1)视觉和语言特征对齐；2)空间关系理解；3)适应特定任务数据集。该模型整合RGB和深度信息，提取区域特征，并利用Transformer架构进行多模态融合和推理。
关键创新：SmolRGPT的关键创新在于其紧凑的架构设计和显式的空间推理机制。与依赖大规模参数的模型不同，SmolRGPT通过整合深度信息和区域特征，在较小的模型规模下实现了强大的空间理解能力。
关键设计：SmolRGPT的关键设计包括：1)使用RGB和深度信息作为输入；2)采用区域特征提取方法；3)利用Transformer架构进行多模态融合；4)设计三阶段课程学习策略，逐步提升模型性能。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节将在代码中公开。
📊 实验亮点
SmolRGPT仅使用600M参数，在仓库空间推理基准测试中取得了与更大模型相当甚至更好的性能。这一结果表明，通过有效的架构设计和训练策略，可以在不牺牲性能的前提下显著降低模型规模，为实际应用提供了可行的解决方案。
🎯 应用场景
SmolRGPT在仓库管理、机器人导航、工业自动化等领域具有广泛的应用前景。它可以用于智能拣选、库存管理、环境感知和自主导航等任务，提高工作效率和自动化水平。该研究为在资源受限环境下部署高效智能系统提供了新的思路，有望推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
Recent advances in vision-language models (VLMs) have enabled powerful multimodal reasoning, but state-of-the-art approaches typically rely on extremely large models with prohibitive computational and memory requirements. This makes their deployment challenging in resource-constrained environments such as warehouses, robotics, and industrial applications, where both efficiency and robust spatial understanding are critical. In this work, we present SmolRGPT, a compact vision-language architecture that explicitly incorporates region-level spatial reasoning by integrating both RGB and depth cues. SmolRGPT employs a three-stage curriculum that progressively align visual and language features, enables spatial relationship understanding, and adapts to task-specific datasets. We demonstrate that with only 600M parameters, SmolRGPT achieves competitive results on challenging warehouse spatial reasoning benchmarks, matching or exceeding the performance of much larger alternatives. These findings highlight the potential for efficient, deployable multimodal intelligence in real-world settings without sacrificing core spatial reasoning capabilities. The code of the experimentation will be available at: https://github.com/abtraore/SmolRGPT