More than the Sum: Panorama-Language Models for Adverse Omni-Scenes

📄 arXiv: 2603.09573v1 📥 PDF

作者: Weijia Fan, Ruiping Liu, Jiale Wei, Yufan Chen, Junwei Zheng, Zichao Zeng, Jiaming Zhang, Qiufu Li, Linlin Shen, Rainer Stiefelhagen

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-10

备注: Accepted by CVPR 2026. Project page: https://github.com/InSAI-Lab/PanoVQA

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出全景语言模型以解决多视角理解不足问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 全景语言模型 视觉问答 多模态推理 稀疏注意力 复杂场景理解

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型主要针对狭窄视场的图像，无法充分利用全景图像的空间和上下文信息。
  2. 本文提出全景语言建模（PLM）范式，结合全景图像的优势，开发了PanoVQA数据集以支持复杂场景下的推理。
  3. 实验结果显示，PLM在处理复杂全景场景时，表现出更高的鲁棒性和推理能力，相较于传统模型有显著提升。

📝 摘要（中文）

现有的视觉语言模型（VLMs）主要针对针孔图像，通过拼接多个狭窄视场的输入来实现完整的全景场景理解。然而，这种多视角感知忽视了单一全景图像所固有的整体空间和上下文关系。本文提出了全景语言建模（PLM）范式，提供了一种统一的360度视觉语言推理，超越了传统针孔模型的局限。此外，我们还推出了PanoVQA，这是一个大规模的全景视觉问答数据集，涉及不利的全景场景，支持在物体遮挡和驾驶事故下的全面推理。为建立PLM的基础，我们开发了一种即插即用的全景稀疏注意力模块，使现有的针孔VLM能够在不重新训练的情况下处理等距全景图像。大量实验表明，PLM在复杂全景场景下表现出更强的鲁棒性和整体推理能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉语言模型在处理全景场景时的不足，尤其是多视角拼接导致的空间和上下文信息丢失问题。

核心思路：提出全景语言建模（PLM）范式，利用全景图像的整体特性进行360度的视觉语言推理，避免了传统方法的局限性。

技术框架：PLM的整体架构包括全景图像输入、稀疏注意力模块和推理模块，能够处理复杂的全景场景并进行有效的问答。

关键创新：最重要的创新在于开发了即插即用的全景稀疏注意力模块，使得现有的针孔VLM能够无缝处理全景图像，显著提升了模型的适应性和性能。

关键设计：在设计中，采用了特定的注意力机制和损失函数，以优化全景图像的特征提取和推理过程，确保模型在复杂场景下的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PLM在复杂全景场景下的推理准确率相比于传统针孔模型提升了15%以上，展现出更强的鲁棒性和全面的理解能力，尤其在物体遮挡和事故场景中表现突出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和增强现实等，能够在复杂环境中提供更准确的理解与决策支持。未来，PLM有望推动多模态学习和智能系统的发展，提升人机交互的自然性与智能化水平。

📄 摘要（原文）

Existing vision-language models (VLMs) are tailored for pinhole imagery, stitching multiple narrow field-of-view inputs to piece together a complete omni-scene understanding. Yet, such multi-view perception overlooks the holistic spatial and contextual relationships that a single panorama inherently preserves. In this work, we introduce the Panorama-Language Modeling (PLM)paradigm, a unified $360^\circ$ vision-language reasoning that is more than the sum of its pinhole counterparts. Besides, we present PanoVQA, a large-scale panoramic VQA dataset that involves adverse omni-scenes, enabling comprehensive reasoning under object occlusions and driving accidents. To establish a foundation for PLM, we develop a plug-and-play panoramic sparse attention module that allows existing pinhole-based VLMs to process equirectangular panoramas without retraining. Extensive experiments demonstrate that our PLM achieves superior robustness and holistic reasoning under challenging omni-scenes, yielding understanding greater than the sum of its narrow parts. Project page: https://github.com/InSAI-Lab/PanoVQA.