SmolRGPT: Efficient Spatial Reasoning for Warehouse Environments with 600M Parameters

📄 arXiv: 2509.15490v1 📥 PDF

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：面向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 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型参数量巨大，计算和内存需求高，难以在资源受限的仓库和机器人等场景部署。
  2. SmolRGPT通过整合RGB和深度信息，显式地进行区域级的空间推理，从而实现高效的空间理解。
  3. SmolRGPT仅用600M参数，在仓库空间推理基准测试中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参数量巨大的模型，导致计算和内存需求过高。这使得它们在资源受限的环境（如仓库、机器人和工业应用）中的部署面临挑战，而在这些环境中，效率和鲁棒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和深度信息，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具有竞争力的结果，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前提下，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 公开。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉语言模型在资源受限的仓库环境中部署困难的问题。现有方法通常依赖于参数量巨大的模型，导致计算和内存需求过高，无法满足实际应用的需求。此外，现有模型在空间推理能力方面仍有不足，难以准确理解仓库环境中的物体关系。

核心思路：论文的核心思路是设计一种紧凑的视觉语言架构SmolRGPT，通过显式地结合RGB和深度信息进行区域级的空间推理，从而在保证空间理解能力的同时，降低模型的参数量和计算复杂度。这种设计使得模型能够在资源受限的环境中高效运行。

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阶段，旨在将视觉和语言信息映射到统一的特征空间；2)空间关系理解阶段，利用RGB和深度信息学习物体之间的空间关系；3)任务特定数据集适应阶段，针对特定任务对模型进行微调，以提高性能。整体架构包含视觉编码器、语言编码器和融合模块，用于提取视觉和语言特征并进行融合。

关键创新：SmolRGPT的关键创新在于显式地结合RGB和深度信息进行区域级的空间推理。与现有方法相比，SmolRGPT不仅考虑了物体的视觉特征，还考虑了物体之间的空间关系，从而提高了空间理解的准确性。此外，SmolRGPT采用紧凑的架构设计，降低了模型的参数量和计算复杂度，使其更易于部署。

关键设计：SmolRGPT的关键设计包括：1)使用预训练的视觉和语言编码器，以提高特征提取的效率；2)设计了专门的空间关系模块，用于学习物体之间的空间关系；3)采用三阶段课程学习策略，逐步提高模型的性能；4)使用深度信息来增强空间推理能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节未在摘要中详细说明，需要参考论文全文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SmolRGPT仅使用600M参数，在具有挑战性的仓库空间推理基准测试中取得了与更大模型相当甚至更好的性能。这一结果表明，SmolRGPT在保证空间推理能力的同时，显著降低了模型的参数量和计算复杂度，使其更易于部署和应用。

🎯 应用场景

SmolRGPT在仓库环境、机器人和工业应用等资源受限的场景中具有广泛的应用前景。它可以用于智能仓储管理、机器人导航和操作、工业自动化等任务。通过提高空间推理能力和降低计算成本，SmolRGPT可以帮助企业提高效率、降低成本，并实现更智能化的运营。

📄 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