B2N3D: Progressive Learning from Binary to N-ary Relationships for 3D Object Grounding

📄 arXiv: 2510.10194v2 📥 PDF

作者: Feng Xiao, Hongbin Xu, Hai Ci, Wenxiong Kang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-11 (更新: 2025-12-01)

💡 一句话要点

提出B2N3D框架，通过二元到N元关系渐进学习实现更精确的3D物体定位

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 3D物体定位 自然语言理解 N元关系学习 多模态融合 场景图

📋 核心要点

  1. 现有3D物体定位方法仅建模成对物体的关系，忽略了N元关系在多模态理解中的全局重要性，导致定位精度受限。
  2. B2N3D框架通过渐进式学习，将关系学习从二元扩展到N元，从而更好地捕捉场景中物体间的复杂关系。
  3. 实验结果表明，B2N3D在ReferIt3D和ScanRefer数据集上均取得了优于现有技术的效果，验证了N元关系感知的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的渐进式关系学习框架B2N3D，用于3D物体定位。该方法将关系学习从二元扩展到N元，以识别与参考描述全局匹配的视觉关系，从而解决现有方法仅对成对物体建模关系，忽略N元组合在多模态关系理解中的全局感知重要性的问题。针对训练数据中缺乏被指代物体的特定标注，设计了分组监督损失来促进N元关系学习。在由N元关系创建的场景图中，使用具有混合注意力机制的多模态网络来进一步定位N元组合中的目标。在ReferIt3D和ScanRefer基准上的实验和消融研究表明，该方法优于现有技术，并证明了N元关系感知在3D定位中的优势。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D物体定位方法主要依赖于二元关系建模，即仅考虑物体两两之间的关系。然而，自然语言描述通常涉及多个物体之间的复杂关系（N元关系），例如“在红色沙发左边，靠近蓝色桌子的物体”。忽略这些N元关系会导致模型无法充分理解场景，从而影响定位精度。现有方法缺乏对N元关系的有效建模和利用。

核心思路：本文的核心思路是将关系学习从简单的二元关系扩展到更复杂的N元关系。通过学习N元关系，模型可以更好地理解场景中物体之间的全局关系，从而更准确地定位目标物体。此外，采用渐进式学习策略，从二元关系入手，逐步过渡到N元关系，降低学习难度。

技术框架：B2N3D框架主要包含以下几个阶段：1) 场景图构建：首先，从3D场景中提取物体，并构建包含二元和N元关系的场景图。2) 关系学习：利用分组监督损失，学习二元和N元关系。3) 多模态融合：使用具有混合注意力机制的多模态网络，融合视觉信息和语言信息。4) 目标定位：在融合后的特征基础上，预测目标物体的位置。

关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了N元关系学习，并设计了分组监督损失来解决训练数据中缺乏N元关系标注的问题。通过N元关系学习，模型可以更好地理解场景中物体之间的复杂关系，从而提高定位精度。此外，混合注意力机制能够有效地融合视觉信息和语言信息。

关键设计：分组监督损失的设计是关键。由于训练数据中没有明确的N元关系标注，因此需要设计一种自监督的方式来学习N元关系。分组监督损失通过将相关的物体分组，并鼓励模型预测正确的组别，从而实现N元关系的学习。混合注意力机制包括自注意力（self-attention）和交叉注意力（cross-attention），用于分别捕捉视觉信息和语言信息内部的依赖关系，以及视觉信息和语言信息之间的关联。

📊 实验亮点

B2N3D在ReferIt3D和ScanRefer数据集上取得了显著的性能提升。在ReferIt3D数据集上，B2N3D的Acc@0.25指标相比于现有最佳方法提升了超过3%。在ScanRefer数据集上，B2N3D也取得了类似的提升，证明了N元关系学习的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人场景理解、智能家居、自动驾驶等领域。例如，在机器人场景理解中，机器人可以根据自然语言指令，利用该方法定位目标物体，从而完成诸如“把红色的苹果放在桌子上”的任务。在自动驾驶领域，该方法可以帮助车辆理解周围环境，从而提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

Localizing 3D objects using natural language is essential for robotic scene understanding. The descriptions often involve multiple spatial relationships to distinguish similar objects, making 3D-language alignment difficult. Current methods only model relationships for pairwise objects, ignoring the global perceptual significance of n-ary combinations in multi-modal relational understanding. To address this, we propose a novel progressive relational learning framework for 3D object grounding. We extend relational learning from binary to n-ary to identify visual relations that match the referential description globally. Given the absence of specific annotations for referred objects in the training data, we design a grouped supervision loss to facilitate n-ary relational learning. In the scene graph created with n-ary relationships, we use a multi-modal network with hybrid attention mechanisms to further localize the target within the n-ary combinations. Experiments and ablation studies on the ReferIt3D and ScanRefer benchmarks demonstrate that our method outperforms the state-of-the-art, and proves the advantages of the n-ary relational perception in 3D localization.