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English(EN) AgentGrounder: Zero-Shot 3D Visual Pointcloud Grounding using Multimodal Language Models

AgentGrounder 实现点云上的零样本 3D 视觉地面定位

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员推出 AgentGrounder，一个新颖的零样本 3D 视觉地面定位框架，直接在彩色点云上运行。该方法通过采用两阶段设计，绕过了对特定任务 3D 训练的需求：一个离线阶段用于构建对象查找表，以及一个在线代理，用于选择性地检索候选对象并执行几何评分。AgentGrounder 旨在根据自然语言描述改进 3D 场景中的对象定位，并在 ScanRefer 和 Nr3D 等基准测试中取得了有希望的结果。 AI

影响 AgentGrounder 在零样本 3D 视觉地面定位方面的应用可以提高具身 AI 的能力，通过改进复杂 3D 环境中的对象定位。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新的 3D 视觉地面定位框架的研究论文。

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AgentGrounder 实现点云上的零样本 3D 视觉地面定位

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Cuong Huynh, Maxim Popov, Denis Gridusov, Sergey Kolyubin ·

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  2. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Sergey Kolyubin ·

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    3D Visual Grounding (3DVG) is an essential capability for embodied AI, requiring agents to localize objects in 3D scenes based on natural language descriptions. Recent zero-shot methods leverage 2D vision-language models (LVLMs). However, they often rely on existing sets of multi…

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