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 场景图 多模态融合 机器人视觉 关系学习

📋 核心要点

  1. 现有3D物体定位方法主要建模对象间的二元关系，忽略了多对象组合的N元关系在场景理解中的全局重要性。
  2. 论文提出B2N3D框架，通过二元到N元关系的渐进学习，利用分组监督损失和混合注意力机制实现更精确的3D物体定位。
  3. 在ReferIt3D和ScanRefer数据集上的实验表明，该方法超越了现有技术水平，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关系扩展到N元关系，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对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水平，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建模物体之间的二元关系，忽略了自然语言描述中常常蕴含的多个物体之间的N元关系。这种忽略导致模型难以捕捉到全局的场景上下文信息，从而影响定位的准确性。此外，训练数据中缺乏对被指代物体的特定标注，也增加了N元关系学习的难度。

核心思路：论文的核心思路是将关系学习从二元关系扩展到N元关系，从而更好地捕捉场景中的全局上下文信息。通过渐进式学习，模型首先学习二元关系，然后逐步扩展到N元关系，从而更容易地学习复杂的场景关系。同时，设计分组监督损失来解决训练数据中缺乏特定标注的问题。

技术框架：B2N3D框架主要包含以下几个阶段：1) 场景图构建：利用3D场景中的物体信息构建场景图，节点表示物体，边表示物体之间的关系（包括二元和N元关系）。2) 关系学习：通过渐进式学习，从二元关系开始，逐步扩展到N元关系。3) 多模态融合：利用多模态网络融合视觉信息和语言信息，通过混合注意力机制，关注场景图中与目标物体相关的节点和边。4) 目标定位：根据融合后的多模态特征，预测目标物体的位置。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) N元关系建模：将关系学习从二元关系扩展到N元关系，从而更好地捕捉场景中的全局上下文信息。2) 渐进式学习：通过渐进式学习，模型可以更容易地学习复杂的场景关系。3) 分组监督损失：针对训练数据中缺乏特定标注的问题，设计了分组监督损失，从而更好地训练N元关系模型。

关键设计：1) 分组监督损失：将属于同一个N元关系的物体分为一组，并设计损失函数，使得模型能够更好地学习这些物体之间的关系。2) 混合注意力机制：结合了自注意力机制和交叉注意力机制，从而更好地融合视觉信息和语言信息。3) N元关系表示：使用图神经网络来表示N元关系，从而更好地捕捉物体之间的复杂关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，B2N3D框架在ReferIt3D和ScanRefer数据集上均取得了state-of-the-art的性能。例如，在ReferIt3D数据集上，B2N3D框架的整体准确率相比于之前的最佳方法提升了超过3%。消融实验也验证了N元关系建模和分组监督损失的有效性。

🎯 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，利用该方法定位场景中的特定物体，从而完成复杂的任务。在智能家居中，用户可以通过语音指令控制家电设备。在自动驾驶中，可以帮助车辆理解周围环境，识别交通标志和行人。

📄 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.