3D 视觉

LEO-VL: Efficient Scene Representation for Scalable 3D Vision-Language Learning

LEO-VL：面向可扩展3D视觉-语言学习的高效场景表示

Jiangyong Huang, Xiaojian Ma, Xiongkun Linghu, Junchao He, Qing Li, Song-Chun Zhu, Yixin Chen, Baoxiong Jia, Siyuan Huang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

专题命中 其他3D视觉 ：3D vision(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出LEO-VL，一种基于高效场景表示CFG的3D视觉-语言模型，通过改进训练数据和引入SceneDPO提升鲁棒性，在多个3D-VL基准测试中取得最佳性能。

Comments Project page: https://leo-vl.github.io