Spatial-LLaVA: Enhancing Large Language Models with Spatial Referring Expressions for Visual Understanding
作者: Xuefei Sun, Doncey Albin, Cecilia Mauceri, Dusty Woods, Christoffer Heckman
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-18
💡 一句话要点
Spatial-LLaVA：利用空间指称表达式增强大型语言模型视觉理解能力
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 空间推理 视觉理解 空间指称表达式 数据集 Set-of-Marks提示
📋 核心要点
- 现有多模态大语言模型在处理专业视觉任务时，缺乏对物体空间关系的精确理解，限制了其应用。
- Spatial-LLaVA通过SUN-Spot v2.0数据集训练，利用Set-of-Marks提示增强图像物体与文本描述的对齐。
- 实验表明，Spatial-LLaVA在空间推理任务上显著优于现有方法，提升幅度达到3.15%。
📝 摘要（中文）
多模态大型语言模型(MLLMs)在理解视觉和文本输入方面表现出卓越的能力。这些模型通常在互联网上的大量数据上进行训练，足以完成场景理解和问答等通用任务。然而，在在线数据稀缺的专业任务上，例如确定物体之间的空间关系或定位一组具有相似特征的物体中的独特目标物体，它们的表现往往不佳。为了应对这一挑战，我们推出了SUN-Spot v2.0数据集，现在包含总共9万个图像-标题对以及地标物体的额外注释。每个图像-标题对都使用Set-of-Marks提示作为附加指示器，将图像中的每个地标物体映射到标题中提到的相应物体。此外，我们提出了Spatial-LLaVA，这是一个MLLM，它使用SUNSpot v2.0数据集在最先进的语言模型生成的对话数据上进行训练。我们的方法确保了图像中的物体与其在标题中对应的物体提及之间具有强大的对齐，使我们的模型能够学习空间指称表达式，而不会受到物体语义信息的偏差。Spatial-LLaVA在zero-shot Visual Spatial Reasoning基准数据集上优于以前的方法3.15%。Spatial-LLaVA专门设计用于精确理解空间指称表达式，使其非常适用于自动导航和交互式机器人等实际场景中的任务，在这些场景中，精确的物体识别至关重要。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在处理视觉任务时，尤其是在理解图像中物体间的空间关系以及定位特定物体时，表现不佳。主要痛点在于缺乏针对空间信息的有效训练数据，以及模型难以将图像中的物体与文本描述精准对应。
核心思路：Spatial-LLaVA的核心思路是构建一个包含丰富空间信息的训练数据集，并采用一种特殊的提示方法（Set-of-Marks）来增强图像物体与文本描述之间的对齐。通过这种方式，模型可以学习到更准确的空间指称表达式，从而提高其在空间推理任务中的性能。
技术框架：Spatial-LLaVA的整体框架包括以下几个主要部分：1) SUN-Spot v2.0数据集的构建，包含图像、标题以及地标物体的注释；2) Set-of-Marks提示方法，用于将图像中的地标物体映射到标题中的相应描述；3) 基于SUN-Spot v2.0数据集训练MLLM（Spatial-LLaVA），使其能够理解和生成包含空间信息的文本。
关键创新：Spatial-LLaVA的关键创新在于：1) SUN-Spot v2.0数据集，它提供了大量带有空间信息的图像-文本对，为模型训练提供了基础；2) Set-of-Marks提示方法，它有效地解决了图像物体与文本描述之间的对齐问题，使得模型能够更好地学习空间指称表达式。
关键设计：SUN-Spot v2.0数据集包含9万个图像-标题对，并对地标物体进行了额外注释。Set-of-Marks提示方法通过将图像中的每个地标物体映射到标题中提到的相应物体，从而增强了图像物体与文本描述之间的对齐。Spatial-LLaVA模型基于现有的MLLM架构，并使用SUN-Spot v2.0数据集进行微调。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Spatial-LLaVA在Visual Spatial Reasoning基准数据集上进行了评估，结果表明，该模型在zero-shot设置下优于之前的最佳方法3.15%。这一结果表明，Spatial-LLaVA能够更准确地理解和处理空间信息，从而在空间推理任务中取得更好的性能。
🎯 应用场景
Spatial-LLaVA在自动驾驶、交互式机器人等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人理解人类指令中的空间信息，例如“把桌子上的红色的杯子递给我”，从而实现更自然、更智能的人机交互。此外，该模型还可以用于增强视觉导航系统的性能，使其能够更准确地识别和定位目标物体。
📄 摘要（原文）
Multimodal large language models (MLLMs) have demonstrated remarkable abilities in comprehending visual input alongside text input. Typically, these models are trained on extensive data sourced from the internet, which are sufficient for general tasks such as scene understanding and question answering. However, they often underperform on specialized tasks where online data is scarce, such as determining spatial relationships between objects or localizing unique target objects within a group of objects sharing similar features. In response to this challenge, we introduce the SUN-Spot v2.0 dataset1, now comprising a total of 90k image-caption pairs and additional annotations on the landmark objects. Each image-caption pair utilizes Set-of-Marks prompting as an additional indicator, mapping each landmark object in the image to the corresponding object mentioned in the caption. Furthermore, we present Spatial-LLaVA, an MLLM trained on conversational data generated by a state-of-the-art language model using the SUNSpot v2.0 dataset. Our approach ensures a robust alignment between the objects in the images and their corresponding object mentions in the captions, enabling our model to learn spatial referring expressions without bias from the semantic information of the objects. Spatial-LLaVA outperforms previous methods by 3.15% on the zero-shot Visual Spatial Reasoning benchmark dataset. Spatial-LLaVA is specifically designed to precisely understand spatial referring expressions, making it highly applicable for tasks in real-world scenarios such as autonomous navigation and interactive robotics, where precise object recognition is critical.