SeCG: Semantic-Enhanced 3D Visual Grounding via Cross-modal Graph Attention

핵심 개념

提案されたSeCGは、複数の参照オブジェクトを含む記述の理解を向上させるために、グラフ注意力を活用した意味強化ビジュアルグラウンディングモデルです。

초록

I. Abstract

3D visual grounding aims to locate the specified object in a 3D region based on textual descriptions.
Existing methods struggle with distinguishing similar objects, especially in complex referential relationships.
SeCG proposes a semantic-enhanced relational learning model using graph attention for better cross-modal alignment.
II. Introduction

Vision and language are crucial for computer understanding of real 3D scenes.
Multi-modal learning has led to the emergence of challenging tasks like 3D visual grounding.
The core challenge lies in perceiving referential relationships accurately.
III. Methods
A. Overview

Scene point clouds are segmented into objects for further processing.
The proposed model consists of semantic-enhanced visual encoding, relation graph learning, text encoding, and Transformer decoding.
B. Semantic-enhanced Visual Encoding

PointNet++ is used as the backbone for encoding initial point clouds.
A semantic point cloud is generated to provide high-level semantics for better understanding of relationships.
C. Relation Graph Learning

A full-connected graph is constructed to learn implicit relationships among objects using a graph attention network.
Two sub-modules, Auxiliary Memory Unit and Multi-view Position Embedding, enhance the intrinsic attention algorithm.
IV. Experiment & Results
A. Datasets & Evaluation Metrics

Nr3D and Sr3D datasets are used for evaluation with different subsets based on complexity and viewpoint dependency.
ScanRefer dataset evaluates localization accuracy based on IoU thresholds with unique and multiple samples.
B. Localization Results & Visualization

SeCG outperforms existing methods in overall accuracy on both Nr3d and Sr3d datasets.
Adding 2D features improves localization accuracy but may hinder performance in scenarios with multiple same-class objects.
V. Conclusion
SeCG effectively addresses the challenge of weak understanding of multiple referred objects in 3D visual grounding tasks through semantic enhancement and relational learning using graph attention.

통계

提案されたSeCGは、複数の参照オブジェクトを含む記述の理解を向上させるために、グラフ注意力を活用した意味強化ビジュアルグラウンディングモデルです。

인용구

핵심 통찰 요약

SeCG

by Feng Xiao,Ho... 게시일 arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08182.pdf

더 깊은 질문

質問1

記事が指摘するように、異なる視点からの深い理解とイベントの表現に関して、GNNがどのように使用されていますか？
GNNは、異なる視点や複雑なシーン状況を理解するために多くのクロスモーダルタスクで利用されています。例えば、ビジュアル質問応答（VQA）、画像テキストマッチングなどでは、グラフニューラルネットワーク（GNN）が使用されています。これらのタスクでは、各要素をノードとして表現し、それらの間の関係性を学習することで複雑なシーンやイベントを理解します。特に注意メカニズムを取り入れたGraph Attention Network（GAN）は隣接ノードから情報を集約し重要度付けることで効果的な結果を生み出しています。

質問2

SeCGが他の最新手法と比較してどのような利点を持っていますか？また、その利点はどのように実現されていますか？
SeCGは他の最新手法と比較して優れたパフォーマンスを示しております。その主な利点は以下です：

多言語対応: SeCGでは言語ガイドメモリ構造やセマンティックポイントクラウドエンコーディング等多言語処理技術が活用されております。
高度な関係性抽出: グラフアテンションレイヤーや記憶単位層等高度な関係性抽出技術が導入されております。
モデル柔軟性: さまざまな視点へ適応可能であり，位置埋め込み等も含んだ柔軟性ある設計です。
これらの利点は，従来手法と比べ，精確さや汎用性向上，そして高度化した相互作用能力等から実現されました。

質問3

テキストと画像の一致に関する研究でGATがどう使われているか, その結果は?
テキストと画像間で一致させるために GAT が使用されました. GAT を通じて, 同時的知識伝達及び更新プロセス中, テキスト情報も考慮しつつグラフ内部情報流量制御及び更新方向指定能力強化しました. 結果的に, 文章内参照物体同定精度向上並び全体的パフォーマンス改善達成しました.