Spatial-ViLT: Enhancing Visual Spatial Reasoning through Multi-Task Learning

📄 arXiv: 2510.03441v1 📥 PDF

作者: Chashi Mahiul Islam, Oteo Mamo, Samuel Jacob Chacko, Xiuwen Liu, Weikuan Yu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-03

备注: 12 pages, 5 figures

💡 一句话要点

Spatial-ViLT通过多任务学习增强视觉空间推理能力

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

关键词: 视觉-语言模型 空间推理 多任务学习 深度图 3D坐标 边缘图 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在空间推理方面存在不足，尤其是在处理3D场景和复杂物体关系时。
  2. SpatialViLT通过多任务学习融合深度图、3D坐标和边缘图等空间特征，增强模型对空间信息的理解。
  3. SpatialEnsemble结合SpatialViLT和MaskedSpatialViLT，在VSR数据集上取得了state-of-the-art的精度，提升了空间推理能力。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型(VLMs)在多模态推理方面取得了进展，但在3D场景和复杂物体配置的空间推理方面仍然面临挑战。为了解决这个问题，我们引入了SpatialViLT，这是一种增强的VLM，它通过多任务学习框架集成了深度图、3D坐标和边缘图等空间特征。这种方法利用空间理解来丰富多模态嵌入。我们提出了两种变体：SpatialViLT和MaskedSpatialViLT，分别侧重于完整和掩码的对象区域。此外，SpatialEnsemble结合了这两种方法，实现了最先进的精度。我们的模型在方向、拓扑和邻近关系等空间推理类别中表现出色，这已在具有挑战性的视觉空间推理(VSR)数据集上得到证明。这项工作代表了在增强AI系统的空间智能方面的重要一步，这对于高级多模态理解和实际应用至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉-语言模型在理解图像或场景中的空间关系方面存在局限性，尤其是在处理复杂的3D场景和物体配置时。它们难以准确推断物体之间的方向、拓扑和邻近关系。这些局限性阻碍了VLM在需要精确空间理解的实际应用中的应用。

核心思路：SpatialViLT的核心思路是通过多任务学习的方式，将空间信息（如深度图、3D坐标和边缘图）显式地融入到视觉-语言模型的特征表示中。通过让模型同时学习视觉特征和空间特征，可以显著提升其空间推理能力。

技术框架：SpatialViLT的整体框架基于ViLT模型，并在此基础上进行了扩展。它包含以下几个主要模块：1) 视觉特征提取模块：用于提取图像的视觉特征。2) 空间特征提取模块：用于提取深度图、3D坐标和边缘图等空间特征。3) 多模态融合模块：将视觉特征和空间特征进行融合，得到融合后的多模态特征表示。4) 任务预测模块：基于融合后的特征表示，进行各种空间推理任务的预测。

关键创新：SpatialViLT的关键创新在于其多任务学习框架，该框架能够有效地将空间信息融入到视觉-语言模型中。与传统的VLM相比，SpatialViLT能够更好地理解图像或场景中的空间关系，从而提升空间推理能力。此外，SpatialEnsemble通过结合SpatialViLT和MaskedSpatialViLT，进一步提升了模型的性能。

关键设计：SpatialViLT采用了多任务学习的方式，同时训练模型进行多个空间推理任务的预测。损失函数是各个任务损失的加权和。SpatialViLT和MaskedSpatialViLT的区别在于，MaskedSpatialViLT在训练过程中会随机mask掉一部分对象区域，迫使模型学习更鲁棒的特征表示。SpatialEnsemble则是将SpatialViLT和MaskedSpatialViLT的预测结果进行融合，以获得更好的性能。

📊 实验亮点

SpatialViLT及其变体在Visual Spatial Reasoning (VSR) 数据集上进行了评估，并在方向、拓扑和邻近关系等空间推理类别中取得了显著的性能提升。SpatialEnsemble 模型实现了 state-of-the-art 的精度，证明了该方法在增强视觉空间推理方面的有效性。具体性能数据未知，但摘要强调了其优越性。

🎯 应用场景

Spatial-ViLT在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人更好地理解周围环境，从而实现更智能的导航和交互。在自动驾驶领域，它可以提高车辆对复杂交通场景的理解能力，从而提升驾驶安全性。在VR/AR领域，它可以增强用户与虚拟环境的交互体验。

📄 摘要（原文）

Vision-language models (VLMs) have advanced multimodal reasoning but still face challenges in spatial reasoning for 3D scenes and complex object configurations. To address this, we introduce SpatialViLT, an enhanced VLM that integrates spatial features like depth maps, 3D coordinates, and edge maps through a multi-task learning framework. This approach enriches multimodal embeddings with spatial understanding. We propose two variants: SpatialViLT and MaskedSpatialViLT, focusing on full and masked object regions, respectively. Additionally, SpatialEnsemble combines both approaches, achieving state-of-the-art accuracy. Our models excel in spatial reasoning categories such as directional, topological, and proximity relations, as demonstrated on the challenging Visual Spatial Reasoning (VSR) dataset. This work represents a significant step in enhancing the spatial intelligence of AI systems, crucial for advanced multimodal understanding and real-world applications.