在我们对流行的ScanRefer、RIORefer、Multi3DRefer、ScanQA、Sqa3D和Scan2cap数据集的实验中,我们展示了这种方法相对于不使用关于对象之间语义关系的信息的基线方法的优势。 3DGraphLLM:结合语义图和LLM实现3D场景理解 2. 效果展示 提出的 3DGraphLLM 方法利用提供给LLM的3D语义场景图
该论文在前两篇论文的基础上,提出了动态3D场景图的概念。效果可以参考。该框架的形式如下: 该框架参考了论文一中的层次架构,整个层次分为建筑层(B),房间层(R),房间结构层、物体及智能体层和语义mesh层;同时,该框架的构建也如论文二具有较高操作性,无需人工标注。按照论文所说,这四层结构的确定是根据任务来的...
为了应对这些限制,我们提出了GraphEQA,这是一种利用实时3D度量-语义场景图(3DSGs)和任务相关图像作为多模态记忆的新方法,用于支持视觉-语言模型(VLMs)在未知环境中执行EQA任务。我们采用了一种分层规划方法,利用3DSGs的层次结构进行结构化规划和语义引导的探索。通过在HM-EQA数据集的模拟实验和在家庭和办公室环境中的...
金融界2025年3月19日消息，国家知识产权局信息显示，中国工商银行股份有限公司申请一项名为“基于图语义理解的场景图生成方法、装置、设备、存储介质和程序产品”的专利，公开号CN 119625421 A，申请日期为2024年12月。专利摘要显示，本公开提供了一种基于图语义理解的场景图生成方法，可用于金融科技领域或其他领域，包括...
1、我们提出了一个大型3D数据集,3DSSG,它扩展了3RScan 并带有语义场景图注释,其中包含关系,属性和类层次结构。有趣的是,可以通过渲染3D场景图获得2D场景图,从而产生363k个场景图-图像的匹配对。 2、我们第一个提出了深度学习的方法,用于从3D点云中直接生成语义场景图。
如图1所示,近年来以基于结构化视觉语义分析的场景理解作为研究方向,通过构建和生成场景图像语义图,将图像中各目标及其语义关系通过图结构建模,以此解决通用问题,实现场景图像语义理解(即研究成果一);进一步可以通过这种语义图模型在不同特定计算机视觉问题中进行有效应用,如将得到的语义图作为多模态数据间的桥梁,实现跨模态...
本文将带您走进语义图在三维点云场景识别中的创新应用,揭示这一技术的独特魅力。 语义图的基本概念 语义图(Semantic Graph),又称语义地图,是一种通过图形展示语言形式与相应语义概念或功能之间关系的表征方法。在三维点云场景识别中,语义图被赋予了新的生命,它不仅能够保留原始点云的语义和拓扑信息,还能通过节点和边...
3.1 隐式语义地图 基于八叉树的网格图 八叉树主要用来存储一些特征信息,一个八叉树网格由8个角组成,每个角包含2个长度不同的一维特征向量(G和F)。G存储SDF值,F存储语义标签和实例ID。为了优化大规模场景构建的内存使用,作者还对八叉树进行了剪枝,只保留了最后L层的八叉树特征。
语义图(Semantic Graph)是一种通过图形展示数据中的语义信息和空间关系的技术。在三维点云场景识别中,语义图能够保留原始点云的语义和拓扑信息,将场景识别问题转化为图匹配问题,从而提高识别的准确性和鲁棒性。 方法原理 基于语义图的三维点云场景识别方法主要分为两个步骤:语义图表达和基于学习的图相似度计算。 语义...
3D语义场景图论文小记 技术标签: slam 自动驾驶 3d3D Scene Graph 论文整理 本文会继续更新3D场景图方面的相关内容。 【2019-ICCV 】3D Dynamic Scene Graphs: Actionable Spatial Perception with Places, Objects, and Humans 【网站】 该论文出自斯坦福大学李飞飞团队,提出了对于3D空间、语义和相机的统一框架...