基于语义一致性约束与局部-全局感知的多模态3D视觉定位
Semantic consistency constrain and local-global aware multi-modal 3D visual grounding
1. 四川大学 电子信息学院, 成都 610065
2. 中国科学院光电技术研究所 中国科学院光束控制重点实验室, 成都 610209
3. 中国电子科技集团公司第十研究所 航空电子信息系统技术重点实验室, 成都 610036
摘要
3D多模态数据稀缺，使得传统方法进行监督训练时文本与视觉特征缺乏语义一致性。同时传统方法还易忽视局部关系与全局信息，从而导致性能不佳。针对上述问题，提出了一种基于语义一致性约束与局部-全局感知的多模态3D视觉定位方法。首先，该方法通过蒸馏2D预训练视觉语言模型知识，帮助3D模型提取到点云-文本语义一致性特征；其次设计了局部-全局感知模块，不断补充增强候选目标特征，以更精确匹配目标。在现有的3D视觉定位数据集ScanRefer上进行的实验表明，该方法在Acc@0.25 IoU和Acc@0.5 IoU两个指标上分别达到了50.53%和37.67%，超越了现有大多数3D视觉定位算法，证实了该方法的有效性。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62276176)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0515
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2203-2208
文章编号: 1001-3695(2024)07-040-2203-06
发布历史
[2023-12-29] 优先出版
[2024-07-05] 印刷出版
引用本文
罗寒, 马浩统, 刘杰, 等. 基于语义一致性约束与局部-全局感知的多模态3D视觉定位 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (7): 2203-2208. (Luo Han, Ma Haotong, Liu Jie, et al. Semantic consistency constrain and local-global aware multi-modal 3D visual grounding [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (7): 2203-2208. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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