DOrA: 3D Visual Grounding with Order-Aware Referring

Grunnleggende konsepter

DOrAは、Order-Aware referringを活用した3Dビジュアルグラウンディングフレームワークであり、大規模言語モデルを使用して入力記述からアンカー/ターゲットオブジェクトを特定し、関連するオブジェクトの機能を進歩的に更新します。

Sammendrag

• DOrAは、LLMを使用して入力記述からアンカー/ターゲットオブジェクトの参照順序を生成し、関連するオブジェクトの機能を更新します。
• プリトレーニング戦略により、正確なアンカー/ターゲットオブジェクトのラベルと参照順序を合成し、DOrAの学習プロセスをサポートします。
• NR3DおよびScanReferデータセットで実験が行われ、他の手法と比較して優れたパフォーマンスが示されました。

Introduction

• 3D Visual Grounding Task: Identifying target object in 3D scene from natural language description.
• Challenges: Unstructured descriptions, scattered objects, need for additional research in 3D visual grounding.
• Previous Works: Referit3D, ScanRefer datasets, various methods proposed.

Methodology

• Problem Formulation: Identifying target object in indoor scene using point cloud data and text description.
• Framework Overview: DOrA composed of Object-Referring blocks to locate target object progressively.
• Referential Ordering using LLM: Generating referential order from input description using Large Language Model.

Experiments

• Datasets Used: NR3D and ScanRefer datasets for evaluation.
• Quantitative Results: DOrA outperforms state-of-the-art methods on both datasets with limited training data.
• Ablation Studies: Analysis of different components of DOrA showing effectiveness of each module.

Statistikk

"Experimental results on the NR3D and ScanRefer datasets demonstrate our superiority in both low-resource and full-data scenarios."
"DOrA surpasses current state-of-the-art frameworks by 9.3% and 7.8% grounding accuracy under 1% data and 10% data settings, respectively."

Sitater

Viktige innsikter hentet fra

DOrA

by Tung-Yu Wu,S... klokken arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16539.pdf

Dypere Spørsmål

どのようにして人間注釈者不要で前提知識を取得する方法が有効ですか？

DOrAは、大規模言語モデル（LLM）を活用して自然言語の記述からアンカー/ターゲットオブジェクトを特定し、参照順序として提示します。このプロセスは、積み重ねられたObject-Referringブロックによって実現されます。また、事前学習戦略も導入されており、擬似的な正しいアンカー/ターゲットオブジェクトの系列を生成してDOrAを監督的に訓練します。これにより、モデルは順番やオブジェクト間の関係性など基本的な概念を学び、逐次的にターゲットオブジェクトを特定する能力が向上します。

他の分野への応用可能性はありますか

他の分野への応用可能性はありますか？
DOrAの手法は3Dビジュアルグラウンディングだけでなく、画像処理や自然言語処理といったさまざまな分野で応用可能性があります。例えばAR/VR技術やロボティクス分野では、物体や場所の識別・位置決めが重要です。また、製造業や建設業界でも同様に利用される可能性があります。さらに広範囲で考えると医療分野や教育分野でもこの技術が役立つことが想定されます。

この技術が将来的にどのような産業や分野に影響を与える可能性がありますか

この技術が将来的にどのような産業や分野に影響を与える可能性がありますか？
DOrAのような3Dビジュアルグラウンディング技術は産業界全般で革新的な変化をもたらす可能性があります。例えば製造業では品質管理プロセスや部品配置作業で活用されることで生産効率向上が期待されます。建設業界では施工計画立案時や安全管理面で利用されることで作業現場全体の効率化・安全確保に貢献するかもしれません。さらに医療現場では手術支援システムや治療計画策定時に活用されて精度向上・リスク軽減へつながるかもしれません。