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基于视觉-语言模型的三维目标检测综述

04月25日发表

04月30日由 Ranjan Sapkota 提交

作者: Ranjan Sapkota, Konstantinos I Roumeliotis, Rahul Harsha Cheppally, Marco Flores Calero, Manoj Karkee

摘要

本综述对基于视觉-语言模型(VLMs)的三维目标检测这一快速发展领域进行了系统性分析，该领域位于三维视觉和多模态AI的交叉点。通过查阅100多篇研究论文，我们首次对基于视觉-语言模型的三维目标检测进行了系统性分析。我们首先概述了基于视觉-语言模型的三维目标检测所面临的独特挑战，并强调了其在空间推理和数据复杂性方面与二维检测的不同之处。对比了使用点云和体素网格的传统方法与现代视觉-语言框架，如 CLIP 和 3D LLMs，后者能够实现开放词汇检测和零样本泛化。我们回顾了关键架构、预训练策略和提示工程方法，这些方法用于对齐文本特征和三维特征，以实现基于视觉-语言模型的高效三维目标检测。讨论了可视化示例和评估基准，用以说明性能和行为。最后，我们指出了当前挑战，例如有限的三维语言数据集和计算需求，并提出了未来的研究方向，以推动基于视觉-语言模型的三维目标检测发展。>目标检测, 视觉-语言模型, 智能体, VLMs, LLMs, AI

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Ranjan Sapkota

论文作者

论文提交者

本文提出了一项开创性且全面的综述，这是同类研究中的首次，专注于利用视觉-语言模型（VLMs）进行三维目标检测，该领域是多模态人工智能中一个快速发展的前沿。通过采用结合学术数据库和AI驱动引擎的混合搜索策略，我们筛选并分析了100多篇最先进的论文。我们的研究首先将三维目标检测置于传统流程的背景下，审视了PointNet++、PV-RCNN和VoteNet等利用点云和体素栅格进行几何推理的方法。然后，我们追溯了向VLM驱动系统的转变，在这些系统中，CLIP、PaLM-E和RoboFlamingo-Plus等模型通过语言引导的推理、零样本泛化和基于指令的交互来增强空间理解。我们研究了实现这一转变的架构基础，包括预训练技术、空间对齐模块和跨模态融合策略。可视化和基准比较揭示了VLMs在语义抽象和开放词汇检测方面的独特能力，尽管在速度和标注成本上存在权衡。我们的比较性综合分析强调了空间不对齐、遮挡敏感性和有限的实时可行性等主要挑战，同时介绍了三维场景图、合成描述生成和多模态强化学习等新兴解决方案。本综述不仅整合了基于VLM的三维检测技术全景，而且提供了一个前瞻性的路线图，识别出有前景的创新和部署机会。它为希望在机器人学、增强现实（AR）和具身智能（embodied AI）领域利用语言引导的三维感知力量的研究人员提供了基础性参考。一个与本次综述和评估相关的项目已在以下Github链接上创建：https://github.com/r4hul77/Awesome-3D-Detection-Based-on-VLMs

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