本文提出了一种名为 InstanceRefer 的模型，该模型利用语言描述实现目标类别预测，从 3D 点云的广义实例分割中筛选出少量实例候选项，利用多级语境推理和多层次特征匹配来实现最相关候选项的选择和定位，从而实现了优越的 3D 视觉定位结果

Mar, 2021

本文提出了一种新的多模态视觉定位任务，称为 LiDAR Grounding，并通过设计一种名为 MSSG 的多模态单次定位方法来实现，通过跨模态学习来提高定位精度和效率。

May, 2023

本篇论文提出了基于自由文本语言描述的三维物体定位方法，通过引入多个图模型来解决不同挑战。经过在挑战类数据集上的多次测试，结果表明我们所提出的算法优于现有最先进技术。

Mar, 2021

本文提出一种名为 3DSSD 的轻量级且高效的基于点云的三维单级物体检测器，采用了融合采样策略以及候选生成层、无锚点回归头、三维中心性分配策略的结构设计，其精度和速度都表现出很好的平衡，并且在 KITTI 和 nuScenes 数据集上取得了比同类方法显著更好的性能。

Feb, 2020

利用弱监督注释学习 3D 视觉定位模型，通过分析对象提案和句子之间的语义相似性，我们构建了一个语义匹配模型，将粗粒度的场景 - 句子对应关系用于学习目标 - 句子链接。同时，我们将粗精度的语义匹配知识融入经典的两阶段 3D 视觉定位模型，以减少推理成本并提高性能。通过在 ScanRefer、Nr3D 和 Sr3D 上进行广泛实验证明了我们提出方法的有效性。

Jul, 2023

本研究提出了一种名为 3DRP-Net 的关系感知单阶段框架，能够有效捕捉物体之间的相对空间关系，并增强物体属性。通过分析对象对之间的相对关系和减少冗余点引起的空间模糊性，我们的方法在三个基准测试中均优于所有现有的方法。

Jul, 2023

3D point cloud visual grounding encompasses 3D referring expression comprehension (3DREC) and segmentation (3DRES), and this paper proposes a unified framework called 3D Referring Transformer (3DRefTR) that integrates 3DREC and 3DRES, achieving superior performance on the ScanRefer dataset.

Aug, 2023

提出一种基于单阶段模型的视觉 grounding 方法，将文本查询的嵌入与 YOLOv3 物体检测器融合，加入空间特征以处理查询中的空间提及，并实现端到端联合优化，实验表明此方法对于短语定位和指代表达理解具有很大的潜力，同时建议在一些常见的区域提议方法上进行细致研究并将视觉 grounding 作为从传统双阶段方法向单阶段框架的范例转移

Aug, 2019

本文提出一种用于单视角 RGBD 图像的三维视觉定位的新方法，该方法采用从底层融合语言和视觉特征生成热图的方式来粗略定位相关区域，然后通过自适应特征学习和对象级匹配，并结合另一种视觉语言融合来最终定位被引用的对象。该方法在 ScanRefer 数据集和 SUNRefer 数据集上的实验证明，与现有方法相比，在两个数据集上均取得了较大的 [email protected] 提升（分别提升 11.2% 和 15.6%）。

Mar, 2021

提出了一种用于室内场景的新型超点分组网络，通过对原始点云进行超点划分，利用几何感知的投票模块调整超点和物体中心之间的空间关系，采用超点注意力层和超点 - 体素融合层来探索提案内的一致性表示，利用超点来基于动态感受野进行有效的多次匹配，实现室内一阶段 3D 物体检测的最新性能。

Dec, 2023