基于提示引导知识增强的弱监督3D指称表达理解
Weakly supervised 3d visual grounding via prompt-guided knowledge consolidation
上海理工大学a. 机器智能研究院; b. 健康科学与工程学院, 上海 200093
摘要
弱监督3D指称表达理解(3D VG)旨在依据指称表达在三维场景中定位目标，其核心挑战在于仅凭场景级训练标注实现区域级预测。现有SOTA方法多局限于句子级跨模态匹配，忽视了名词短语等细粒度语义的挖掘，导致目标消歧困难。为此提出了一种简洁高效的弱监督框架(PGKC)。该框架通过名词短语引导的提示构建模块，并利用预训练大模型生成语义对齐的提示文本以增强原始文本语义。同时引入提示引导的知识增强模块，通过Transformer编码器捕获更具判别性的视觉上下文，并强化跨模态关联建模。最终依托整合后的视觉与文本特征完成高精度匹配。PGKC在ScanRefer、Nr3D和Sr3D数据集上的平均准确率分别提升了1.02%、1.96%和0.90%，显著提升了复杂三维场景下目标定位的精准度与鲁棒性。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62106026,62272170,42130112)
上海市自然科学基金资助项目(23ZR1419300)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0102
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第12期
发布历史
[2026-08-12] 优先出版
引用本文
董皓然, 陈桢, 邓旭东, 等. 基于提示引导知识增强的弱监督3D指称表达理解 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0102. (Dong Haoran, Chen Zhen, Deng Xudong, et al. Weakly supervised 3d visual grounding via prompt-guided knowledge consolidation [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0102. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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