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雷达卡
本文发表于2023年，主要研究方向为3D视觉-语言接地（3D-Visual Language Grounding），提出了一种基于Transformer架构的预训练模型——3D-VisTA（1），并构建了首个大规模用于3D视觉与语言联合建模的预训练数据集ScanScribe（2）。该数据集融合了ScanNet与3RScan中的真实三维场景信息，并利用GPT自动生成高质量的场景文本描述，为后续多模态任务提供了坚实基础。
3D-VisTA在ScanScribe数据集上通过掩码语言建模、掩码对象建模以及场景-文本匹配等自监督学习策略进行预训练，实现了对3D场景与自然语言之间细粒度语义对齐的有效建模。该方法展现出良好的迁移能力，在多个下游3D视觉语言任务中均取得显著性能提升。
当前大多数针对3D视觉语言接地的研究往往局限于单一或少数特定任务，例如仅关注特征提取、视觉定位、密集描述生成、问答系统或情境推理等方面，缺乏一个统一且通用的框架来整合多种模态交互能力。这种割裂性限制了模型在复杂真实场景中的泛化表现。
其中，密集描述生成（Dense Captioning）指在单张图像或三维场景中，同步检测多个区域（Region Proposals）并对每个区域生成独立、准确的文字描述的任务，是衡量模型综合理解能力的重要指标之一。
实验结果表明，3D-VisTA在多个关键3D-VL任务及相关数据集上实现了性能突破：
- 视觉接地任务：在ScanRefer上提升8.1%，在Nr3D/Sr3D上提升3.6%
- 视觉问答任务：ScanQA指标提升10.1%
- 情境推理任务：SQA3D准确率提高1.9%
3D-VisTA 模型架构
模型输入包括三维场景点云和对应的自然语言句子。首先，通过场景编码模块处理原始点云数据，将其分解为多个独立对象，并提取其几何与语义特征；随后生成文本标记与对象标记，送入多模态融合模块中进行深度交互，以捕捉文本词语与3D空间对象之间的精确对应关系。
1. 场景编码模块
给定一个三维场景的原始点云数据，系统使用分割掩码将整个场景划分为若干个独立的对象单元。分割掩码可通过以下两种方式获得：
- 使用人工标注的真实标签
- 借助实例分割模型自动生成
对于每一个分割出的对象，采样1024个点并将其坐标归一化至单位球内，以保证输入的一致性。这些点被送入PointNet++网络中，提取出每一点的局部特征（点特征）以及整体对象的语义类别信息。
进一步地，将点特征、语义类别、嵌入向量及三维位置信息进行组合，形成最终的对象标记表示。该表示被输入到一个4层的Transformer结构中，用以建模不同物体之间的空间交互关系。特别地，模型将物体间的成对空间关系显式编码进空间Transformer中，增强对场景布局的理解能力。
2. 实验设置
训练过程中采用如下超参数配置：
- 训练轮数（epoch）：30
- 批量大小（batch size）：128
- 初始学习率：1e-4
- 学习率预热步数：3000
- 学习率调度策略：余弦退火衰减
- 优化器：AdamW（β=0.9, β=0.98）
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