捕获细粒度对齐可提升3D affordance 检测

Junsei Tokumitsu; Yuiga Wada

捕获细粒度对齐可提升3D affordance 检测

计算机视觉与模式识别 2025-06-25 v1 人工智能

作者: Junsei Tokumitsu , Yuiga Wada

摘要

本工作针对3D点云中affordance检测的挑战，致力于有效捕获点云与文本之间的细粒度对齐。现有方法常局限于简单余弦相似度，难以表达细粒度推理，从而在标准基准上表现有限。为此，我们提出了LM-AD，一种用于3D点云affordance检测的新方法。此外，我们引入了Affordance Query Module（AQM），通过利用预训练语言模型高效捕获点云与文本之间的细粒度对齐。我们 demonstrated该方法在3D AffordanceNet数据集上在准确率和平均交并比（mIoU）方面超越了现有方法。

关键词

3D affordance检测细粒度对齐点云文本对齐 LM-AD

引用

@article{arxiv.2506.19312,
  title  = {Capturing Fine-Grained Alignments Improves 3D Affordance Detection},
  author = {Junsei Tokumitsu and Yuiga Wada},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2506.19312},
  year   = {2025}
}