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Visual geometry transformers
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新的RelationVGGT框架实现了3D空间关系分割
研究人员推出了一种新颖的用于3D空间关系分割的框架RelationVGGT。该系统在一个前馈、无姿态的多视图设置中运行，能够根据指定的主体和关系文本查询来分割目标，而无需目标类别名称。RelationVGGT集成了来自视觉基础模型的语义特征和来自3D几何基础模型的几何感知表示，并利用关系Transformer进行跨视图预测。该框架还包括一个基于ScanNet++和视觉语言模型（VLMs）以及大型语言模型（LLMs）构建的自动化标注管道…
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新方法提升视觉Transformer效率和几何推理能力
研究人员开发了两种新方法来提高视觉几何Transformer的效率。一种方法“Good Token Hunting”采用两阶段框架，通过选择关键Token来降低计算成本，在包含500张图像的场景中实现了超过85%的加速。另一种方法“GeoWeaver”则侧重于在场景推理之前，利用几何证据来锚定视觉Token，通过自适应地将几何抽象分配给单个Token来增强空间推理能力。