大模型推理能力

OmniAD: Detect and Understand Industrial Anomaly via Multimodal Reasoning

OmniAD：基于多模态推理的工业异常检测与理解

Shifang Zhao, Yiheng Lin, Lu Han, Yao Zhao, Yunchao Wei

机构 * Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University（北京交通大学信息科学学院） ； Visual Intelligence + X International Joint Laboratory of the Ministry of Education（教育部视觉智能+X国际合作实验室） ； Key Laboratory of Noise and Vibration Research, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 OmniAD是融合视觉与文本推理的多模态框架，以Text-as-Mask Encoding等技术实现工业异常检测与理解，在MMAD基准性能超Qwen2.5-VL-7B等模型，代码与模型将公开。

S-Agent: Spatial Tool-Use Elicits Reasoning for Spatial Intelligence

S-Agent：空间工具使用激发空间智能推理

Yalun Dai, Hao Li, Shulin Tian, Runmao Yao, Yuhao Dong, Fangzhou Hong, Zhaoxi Chen, Fangfu Liu, Tao Wang, Kim-Hui Yap, Ziwei Liu

机构 * NTU（南洋理工大学） ； THU（清华大学） ； ByteDance（字节跳动） ； NWPU（西北工业大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出S-Agent空间工具使用智能体范式，通过时空证据积累和层次化工具集，将VLM作为语义规划器，实现连续多视图图像和视频的空间推理，在无训练下提升开源和闭源VLM性能，并基于S-300K轨迹微调得到紧凑空间智能体S-Agent-8B。

Comments Project Page : https://Ropedia.github.io/S-Agent

ICLR: In-Context Imitation Learning with Visual Reasoning

ICLR: 基于视觉推理的上下文模仿学习

Toan Nguyen, Weiduo Yuan, Songlin Wei, Hui Li, Daniel Seita, Yue Wang

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Autodesk Research（Autodesk研究） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 ICLR通过结合视觉推理与上下文模仿学习，提升机器人在复杂任务中的适应性和泛化能力。

Comments Accepted to IROS 2026. Project website: https://toannguyen1904.github.io/ICLR

DynTrace: Tracking Dynamic Object Evidence for 4D Spatio-Temporal Reasoning in MLLMs

DynTrace：用于多模态大语言模型中4D时空推理的动态对象证据跟踪

Rongxin Gao, Yuzhi Huang, Dongxuan Liu, Chu Li, Zhenye Wang, Jie Wu, Shuzhao Xie, Jingyan Jiang, Xinghao Ding, Xiaotong Tu, Yue Huang

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究针对多模态大语言模型在连续动态场景感知中跟踪动态对象证据的局限，提出DynTrace框架，含DTV和DT-Token两个互补组件，能为模型提供基于几何视觉先验和结构化时空轨迹的动态对象证据，在多个基准测试中达先进水平。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Scene Graph Thinking: Reinforcing Structured Visual Reasoning for Multimodal Large Language Models

场景图思维：增强多模态大语言模型的结构化视觉推理

Zhiwei Yang, Yuanchen Wu, Nan Zhang, Yucong Meng, Ke Yan, Shouhong Ding

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对多模态大语言模型忽视结构化关系的问题，提出场景图思维（SaGe）范式，通过自动数据引擎转换数据、构建训练数据，采用两阶段图对齐训练范式，在多模态基准测试中取得显著改进，提升细粒度感知和推理能力。

Comments ICML 2026

AeroRAG: Structured Multimodal Retrieval-Augmented LLM for Fine-Grained Aerial Visual Reasoning

AeroRAG：结构化多模态检索增强型LLM用于细粒度航空视觉推理

Junxiao Xue, Quan Deng, Tingqi Hu, Meicong Si, Xinyi Yin, Yunyun Shi, Xuecheng Wu

机构 * Research Center for Space Computing System, Zhejiang Lab, Hangzhou（杭州浙大实验室空间计算系统研究中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences, Hangzhou（中国科学院大学杭州高等研究院） ； School of Cyber Science and Engineering, Zhengzhou University（郑州大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出AeroRAG，通过结构化场景图引导的多模态检索增强生成框架，解决航空场景中视觉问答的挑战，提升对小物体、数量、位置及物体关系的推理能力。

SplatReasoner: Enhancing Embodied Reasoning and Grounding by Novel View Synthesis

SplatReasoner：通过新颖视图合成增强具身推理与基础能力

Kim Yu-Ji, Dahye Lee, Kim Jun-Seong, Nam Hyeon-Woo, GeonU Kim, Yongjin Kwon, Yu-Chiang Frank Wang, Jaesung Choe, Tae-Hyun Oh

机构 * POSTECH ； KAIST（韩国科学技术院） ； ETRI（韩国电子电信研究院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究针对视觉语言模型应用于具身场景理解受固定视角限制的问题，提出SplatReasoner框架，利用3D高斯点云将新颖视图合成引入推理过程，经实验验证该方法能提升具身推理和3D基础能力。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://splatreasoner.github.io/

RoboStream: Weaving Spatio-Temporal Reasoning with Memory in Vision-Language Models for Robotics

RoboStream: 用记忆融合时空推理提升视觉语言模型在机器人中的应用

Yuzhi Huang, Jie Wu, Weijue Bu, Ziyi Xiong, Gaoyang Jiang, Ye Li, Kangye Ji, Shuzhao Xie, Yue Huang, Chenglei Wu, Jingyan Jiang, Zhi Wang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； YXGN Robotics（YXGN机器人） ； China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 RoboStream通过时空融合令牌和因果时空图实现持久记忆，解决机器人长时间任务中的几何锚定和状态追踪问题，提升长期任务表现。

Comments Accepted by ECCV 2026

Vision-Language Memory for Spatial Reasoning

用于空间推理的视觉语言记忆

Zuntao Liu, Yi Du, Taimeng Fu, Shaoshu Su, Cherie Ho, Chen Wang

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究针对当前视觉语言模型在视频空间推理中未达人类水平的问题，提出VLM²，通过双记忆模块，即工作记忆和情景记忆，实现固定成本下的高效空间推理，在多基准测试中取得最优性能，推动视觉空间智能发展。

Comments Accepted to European Conference on Computer Vision (ECCV), 2026

Q-GeoMem: Question-Guided Geometric Memory for Video Spatial Reasoning

Q-GeoMem：面向视频空间推理的问题引导几何记忆

Xianqiang Gao, Qizhi Chen, Delin Qu, Haoming Song, Zhigang Wang, Bin Zhao, Dong Wang, Xuelong Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； TeleAI 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出Q-GeoMem框架，通过问题引导的几何记忆机制，结合细粒度上下文库和语义几何证据库，在视频空间推理任务中实现最先进性能。

Spatial Balancing: Designing an LLM-Powered Spatial Externalization Interface for Iterative Science Communication Writing

空间平衡：利用空间推理在LLM辅助科学传播写作中平衡科学阐述与叙述吸引力

Kexue Fu, Jiaye Leng, Yawen Zhang, Jingfei Huang, Yihang Zuo, Runze Cai, Zijian Ding, Ray LC, Shengdong Zhao, Qinyuan Lei

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出SpatialBalancing系统，通过结合人类空间推理与大语言模型的语义能力，提升科学传播写作中科学严谨性与叙述吸引力的平衡。

Comments DIS '26

Journal ref In Designing Interactive Systems Conference (DIS '26), June 13-17, 2026, Singapore, Singapore. ACM, New York, NY, USA, 20 pages

Think Proprioceptively: State-Grounded Visual Token Selection for VLA Policies

通过本体感知进行思考：用于VLA策略的状态基础视觉令牌选择

Fangyuan Wang, Peng Zhou, Jiaming Qi, Shipeng Lyu, Chengyang He, David Navarro-Alarcon, Guodong Guo

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Eastern Institute of Technology（东区技术研究所） ； Great Bay University（大湾大学） ； Northeast Forestry University（东北林业大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究VLA模型中本体感知应用问题，提出ThinkProprio方法，将本体感知离散化为视觉语言模型（VLM）词汇令牌，与指令共同作用在VLM计算前选视觉补丁，贡献是提升性能、降低延迟。

Towards Spatial Trace with Reasoning in Vision-Language Models for Robotics

面向机器人视觉-语言模型的具有推理能力的空间轨迹

Enshen Zhou, Yibo Li, Jingkun An, Jiayuan Zhang, Shanyu Rong, Mengzhen Liu, Yi Han, Yuheng Ji, Huajie Tan, Jiawei He, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Cheng Chi, Lu Sheng, Shanghang Zhang

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出RoboTracer，一种3D感知的视觉语言模型，通过空间编码器和回归监督解码器提升空间推理能力，并结合强化学习训练实现多步度量推理，最终在复杂场景中实现高效空间轨迹生成。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://zhoues.github.io/RoboTracer

CREG: Compass Relational Evidence Graph for Characterizing Directional Structure in VLM Spatial-Reasoning Attribution

CREG: 用于表征VLM空间推理归因中方向性结构的指南针关系证据图

Kaizhen Tan, Yang Feng, Heqing Du

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出CREG框架，将令牌级归因转换为以参考为中心的指南针分布并测量方向对齐，揭示当前归因方法的方向性结构有限且常与图像布局混合，任务准确率提升不保证方向归因改善。

Question-Aware Evidence Ledgers for Video Relational Reasoning

问题感知的证据账本用于视频关系推理

Yilin Ou, Mengshi Qi, Huadong Ma

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出基于GPT-5.5视频QA求解器和问题感知证据账本的测试时推理流水线，通过显式化计数、空间、端点、视角和对话推理所需的目标、计数单位、参考帧及时间或空间范围，并利用外部工具作为证据源，最终在VRR-QA挑战上达到92.95%的整体准确率。

Comments Technical report for the VRR Challenge at the VideoLLMs Workshop, CVPR 2026

A Comprehensive Survey of Knowledge-Based Vision Question Answering Systems: The Lifecycle of Knowledge in Visual Reasoning Task

基于知识的视觉问答系统综述：视觉推理任务中的知识生命周期

Jiaqi Deng, Zonghan Wu, Huan Huo, Guandong Xu

机构 * University Technology of Sydney（悉尼大学技术学院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Education University of Hong Kong（香港教育大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 综述基于知识的视觉问答（KB-VQA）方法，将其分为知识表示、检索和推理三个阶段，并探讨大语言模型带来的变革，指出未来研究方向。

Comments Accepted at TKDE, 20 pages, 5 figures, 4 tables

Journal ref IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2026

AssemLM: A Spatial Reasoning Multimodal Large Language Model for Robotic Assembly

AssemLM: 用于机器人装配的空间推理多模态大语言模型

Zhi Jing, Jinbin Qiao, Ouyang Lu, Jicong Ao, Shuang Qiu, Huazhe Xu, Yu-Gang Jiang, Chenjia Bai

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究所（TeleAI），中国电信） ； Tianjin University（天津大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出AssemLM，一种融合装配手册、点云和文本指令的多模态大语言模型，通过专用点云编码器提取几何与旋转特征，实现精确的6D装配位姿推理，并构建含90万样本的AssemBench基准，在真实机器人装配任务中取得最优性能。

Comments Project Page: https://assemlmhome.github.io/

P3D-Bench: Benchmarking MLLMs for Parametric 3D Generation and Structural Reasoning

P3D-Bench：用于参数化3D生成与结构推理的多模态大语言模型基准

Yikang Yang, Zhanpeng Hu, Youtian Lin, Mengqi Zhou, Jingxi Xu, Feihu Zhang, Jiaheng Liu, Yao Yao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Envision 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出P3D-Bench基准，通过参数化3D程序评估多模态大语言模型在几何精度、语义对齐和装配一致性上的表现，涵盖文本到3D、图像到3D和装配3D三类任务。

Comments Project page: https://spatiaos.github.io/projects/P3D-Bench

From Correspondence to Actions: Human-Like Multi-Image Spatial Reasoning in Multi-modal Large Language Models

从对应到动作：多模态大语言模型中类人多图像空间推理

Masanari Oi, Koki Maeda, Ryuto Koike, Daisuke Oba, Nakamasa Inoue, Naoaki Okazaki

机构 * University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出HATCH框架，通过补丁级空间对齐和动作-答案推理两个目标，提升多模态大模型在多图像空间推理中的性能，在三个基准上超越同规模基线。

Comments ICML 2026

REST: Receding Horizon Explorative Steiner Tree for Zero-Shot Object-Goal Navigation

REST：基于零样本目标导航的视界探索Steiner树

Shuqi Xiao, Maani Ghaffari, Chengzhong Xu, Hui Kong

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（智能城市物联网国家重点实验室，澳门大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 REST通过构建开放词汇3D地图、生成以代理为中心的路径树以及利用LLM推理选择最佳路径，在多个基准测试中实现了高成功率和高效路径效率。

Comments Accepted to IROS'26

Visual Credit Audit for Multimodal Spatial Reasoning

多模态空间推理的视觉信用审计

Feixiang Liu, Qiang Qiu, Lanbo Sun, Nan Wei, Huawei Shen, Xueqi Cheng

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出视觉信用审计（VCA）方法，分解多模态空间推理基准的成功维度，发现部分模型决策正确但未获图像额外信用，验证了其在评估模型视觉关系响应上的有效性。

Comments 20 pages, 2 figures. Code: https://github.com/SouthWinter/VCA

Reinforcement Learning Improves Traversal of Parametric Knowledge in LLMs

强化学习改善LLM中参数化知识的遍历

Renfei Zhang, Manasa Kaniselvan, Rylan Schaeffer abd Niloofar Mireshghallah

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文发现强化学习提升LLM知识回忆能力，原因在于改进了模型对参数化知识层次结构的遍历技能，而非获取新知识。

Comments `

GridVAD: Open-Set Video Anomaly Detection via Spatial Reasoning over Stratified Frame Grids

GridVAD: 通过分层帧网格上的空间推理实现开放集视频异常检测

Mohamed Eltahir, Ahmed O. Ibrahim, Obada Siralkhatim, Tabarak Abdallah, Sondos Mohamed

机构 * King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； National Center for Research (NCR)（国家研究中心） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title)

AI总结 GridVAD通过分层帧网格的空间推理生成开放集候选描述，结合自一致性巩固和空间跟踪模块实现像素级异常掩码，其在UCSD Ped2上达到77.59的Pixel-AUROC，优于其他方法。

Comments Accepted at the Large-scale Video Object Segmentation (LVOS) Workshop in conjunction with ECCV 2026

Multi-Year Geospatial Reasoning using Interannually-Consistent Historical Predictions as a Free Input Modality

利用年际一致的历史预测作为免费输入模态的多年地理空间推理

Syed Roshaan Ali Shah, Kasper Bonte, David Bekaert, Kristof Van Tricht, Dieter Wens

机构 * VITO Remote Sensing（VITO遥感公司） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title)

AI总结 该研究将过往预测和BVL掩码纳入模型，提出CTY嵌入编码器，在540万像素的泛欧数据集上使作物F1提升，纠正召回偏差，为地理空间模型提供低成本方案。

Comments 17 pages, 7 figures Updated abstract to match with arxiv submission

PoseGAM: Robust Unseen Object Pose Estimation via Geometry-Aware Multi-View Reasoning

PoseGAM: 通过几何感知多视图推理实现鲁棒的未见物体姿态估计

Jianqi Chen, Biao Zhang, Xiangjun Tang, Peter Wonka

机构 * KAUST（卡塔尔科技大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title)

AI总结 提出PoseGAM，一种基于多视图基础模型的几何感知框架，直接预测未见物体的6D姿态，无需显式匹配，通过点云几何和特征网络整合几何信息，在多个基准上平均AR提升5.1%。

Comments Accepted by CVPR 2026 (Oral). Project page: https://windvchen.github.io/PoseGAM/

Fly0: Persistent Metric Anchoring for Zero-Shot Aerial Vision-Language Navigation

Fly0: 解耦语义定位与几何规划以实现零样本空中导航

Zhenxing Xu, Yihong Lu, Weidong Bao, Zhengqiu Zhu, Jingxuan Zhou, Zhichuang Wang, Ji Wang, Lihua Liu, Wei He

机构 * National Key Laboratory of Big Data and Decision（大数据与决策国家重点实验室） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； State Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling and Simulation（数字智能建模与仿真国家重点实验室） ； Information Support Force Engineering University（信息支援力量工程大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Fly0通过解耦语义推理与几何规划，实现零样本空中导航，提升导航成功率和减少导航误差。

ABot-N1: Toward a General Visual Language Navigation Foundation Model

ABot-N1：迈向通用视觉语言导航基础模型

Ruiyan Gong, Yingnan Guo, Junjun Hu, Jintao Kong, Xiaoxu Leng, Tianlun Li, Weize Li, Fei Liu, Zhicheng Liu, Jia Lu, Minghua Luo, Chenlin Ming, Yanfen Shen, Jiyue Tao, Zhengbo Wang, Mingyang Yin, Minqi Gu, Zihao Guan, Wei Guo, Guoqing Liu, Huachong Pang, Menglin Yang, Zeqian Ye, Xiaoxiao Geng, Zhining Gu, Honglin Han, Di Jing, Hongyu Pan, Mingchao Sun, Kuan Yang, Jianfang Zhang, Yanghong Chen, Ye He, Wei Mei, Jiahao Shi, Xiangpo Yang, Yanqing Zhu, Yang Cai, Jingjing Ma, Shihui Su, Zixiao Tang, Linbo Zheng, Zedong Chu, Xiaolong Wu, Wenbin Tang, Mu Xu

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在构建通用视觉语言导航基础模型，针对当前方法问题，提出ABot-N1，通过慢-快架构解耦认知与控制，利用双视觉语言信号，实现跨场景稳健、可推广且可解释的导航，在城市规模导航等任务中表现出色并开源新基准。

MetricAnything: Scaling Metric Depth Pretraining with Noisy Heterogeneous Sources

MetricAnything：利用噪声异构源扩展度量深度预训练

Baorui Ma, Jiahui Yang, Donglin Di, Xuancheng Zhang, Jianxun Cui, Hao Li, Yan Xie, Wei Chen

机构 * Li Auto Inc（李自动公司） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对度量深度估计扩展难题，提出MetricAnything框架，通过随机掩码创建稀疏度量提示解耦空间推理与偏差，用多样3D数据预训练，在多任务中表现出色，推动度量感知发展。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://metric-anything.github.io/metric-anything-io/

Do Vision-Language Models Understand 3D Scenes or Just Catalogue Objects?

视觉-语言模型是理解3D场景还是仅仅 catalogue 物体？

Animesh Maheshwari, Divyansh Sahu, Nishit Verma

机构 * Deccan AI（德克南人工智能） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过一个包含3034个样本的人工整理基准，探讨了视觉-语言模型对空间理解的深度有序遮挡、光学几何推断和体积重新安排规划能力，发现模型在重新安排可见布局时表现优异，但在遮挡和反射推断上表现较差。

MatterDoor: Sampling Zero-shot Spatio-semantic Priors using Generative Models

MatterDoor: 使用生成模型采样零样本空间语义先验

Subhransu S. Bhattacharjee, Hao Lu, Dylan Campbell, Rahul Shome

机构 * School of Computing, Australian National University（澳大利亚国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对机器人通过门缝观察时场景结构缺失的问题，提出MatterDoor方法，利用预训练生成模型（VLM引导外推、单目深度估计、语义分割）采样隐藏房间的语义3D点云先验，在Matterport3D基准上验证了零样本空间语义先验的有效性。

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