GeoAnchor：通过潜在分解进行协同推理实现三维空间理解
英文标题：GeoAnchor: Collaborative Reasoning via Latent Decomposition for 3D Spatial Understanding
多模态大语言模型（MLLMs）虽已取得长足进步，但从二维图像理解三维空间关系仍是关键难题，现有基于符号文本标记的方法天然缺乏几何结构的表征能力。为此，本文提出GeoAnchor，借助潜在分解实现多模态协同推理，旨在更有效地捕获空间几何关系。该方法为构建具备三维空间感知能力的智能体提供了新思路，对具身智能、增强现实等领域的开发者具有参考价值。
打开原文相关 4 · 机会 0
2.1 KB
612 B
380 B
9.1 KB
32.7 KB
22.8 KB
24.2 KB
34.7 KB
中文
GeoAnchor：通过潜在分解进行协同推理实现三维空间理解
摘要
尽管多模态大语言模型（MLLMs）取得了显著进展，但从二维图像理解三维空间关系仍然是一项关键挑战。现有方法主要依赖符号化的文本标记，这些标记天然缺乏……（摘要原文截断）
BibTeX 格式化引用
×
English / 原文
BibTeX formatted citation
×