Визуальные модели и понимание перспективы: новый вызов для искусственного интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают новую задачу и набор данных для оценки способности моделей, объединяющих зрение и язык, понимать взаимосвязь между различными точками зрения на один и тот же объект.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Разработанный комплексный набор данных CrossPoint-378K, полученный посредством автоматизированного процесса, позволяет исследовать задачи понимания пространственных отношений в одном представлении ($S.U.$), точного определения объектов в одном представлении ($S.G.$) и логического вывода о видимости объектов из разных точек зрения ($C.V.$).

Представлен новый бенчмарк CrossPoint-Bench и датасет CrossPoint-378K для оценки пространственного мышления моделей и предложена новая архитектура CroPond, демонстрирующая значительное улучшение производительности.

Несмотря на значительный прогресс в области моделей «зрение-язык», точное установление соответствия между точками зрения остается сложной задачей. В работе ‘Towards Cross-View Point Correspondence in Vision-Language Models’ предложен новый подход к оценке и улучшению способности моделей к пространственному пониманию, фокусируясь на задаче установления соответствия точек зрения. Авторы представляют CrossPoint-Bench — комплексный бенчмарк, а также датасет CrossPoint-378K и модель CroPond, демонстрирующие значительное улучшение точности установления соответствия. Сможет ли предложенный подход стать основой для создания более интеллектуальных систем, способных к эффективному взаимодействию с окружающим миром?

Проблема пространственного мышления: когда теория расходится с практикой

Современные мультимодальные модели, объединяющие зрение и язык, зачастую демонстрируют трудности при решении задач, требующих точного пространственного понимания объектов с разных точек зрения. Неспособность последовательно интерпретировать геометрию сцены при изменении перспективы приводит к ошибкам в описании расположения объектов и их взаимосвязей. Эта проблема особенно заметна в задачах, где необходимо установить соответствие между точками или областями на изображениях, полученных с разных позиций, что существенно ограничивает возможности таких моделей в приложениях, требующих надежного пространственного рассуждения, например, в робототехнике или системах управления автономными агентами. Иными словами, модели испытывают сложности с «переводом» визуальной информации о пространстве между различными ракурсами, что влияет на качество их ответов и действий.

Традиционные методы пространственного рассуждения, основанные на анализе отдельных изображений или простых проекций, часто демонстрируют несостоятельность при переходе между различными точками обзора. Это связано с тем, что они испытывают трудности в поддержании геометрической согласованности — то есть, в сохранении корректных отношений между объектами и их частями при изменении перспективы. Например, при попытке определить, находится ли объект слева или справа от другого на разных изображениях, стандартные алгоритмы могут давать неверные результаты из-за искажений перспективы или неточной калибровки камер. Такие неточности особенно критичны в задачах, требующих точного понимания трехмерной структуры сцены, таких как навигация роботов или сборка сложных объектов, где даже незначительная ошибка может привести к серьезным последствиям.

Успешное решение задачи пространственного рассуждения с учётом различных точек зрения имеет решающее значение для развития робототехники и систем, включающих взаимодействие нескольких агентов. Роботы, функционирующие в реальном мире, должны точно понимать пространственные отношения между объектами, вне зависимости от позиции наблюдателя, для эффективной навигации и манипулирования предметами. В системах с несколькими агентами, подобное понимание необходимо для координации действий, совместного планирования и предотвращения столкновений. Например, в складской логистике, роботы и автономные транспортные средства должны точно определять местоположение и ориентацию объектов для оптимизации маршрутов и обеспечения безопасности. Без надежного пространственного рассуждения, системы останутся уязвимыми к ошибкам и не смогут эффективно функционировать в сложных и динамичных средах, что существенно ограничивает их применимость и потенциал.

Существенная сложность в задачах пространственного рассуждения, связанных с изменением точки зрения, заключается в установлении точного соответствия между точками на различных изображениях. Данная проблема возникает из-за того, что одна и та же точка в трехмерном пространстве проецируется на разные пиксели в зависимости от угла обзора и положения камеры. Невозможность корректно сопоставить эти проекции приводит к ошибкам в оценке размеров, формы и взаимного расположения объектов. Разработка алгоритмов, способных надежно устанавливать это соответствие, требует учета перспективных искажений, окклюзий и шумов, а также эффективного поиска наилучшего соответствия в многомерном пространстве признаков. Точность установления соответствия напрямую влияет на способность систем компьютерного зрения понимать сцену и успешно выполнять задачи, такие как навигация роботов или анализ изображений с разных камер.

Модель точно предсказывает целевые объекты в поле зрения каждого робота-подчиненного, обеспечивая эффективное взаимодействие между агентами.

CrossPoint: новый датасет для оттачивания пространственного интеллекта

Представляем CrossPoint-378K — крупномасштабный набор данных, состоящий из 378 тысяч размеченных примеров, разработанный для обучения моделей пространственному рассуждению в различных точках обзора. Набор данных включает в себя изображения объектов и соответствующие аннотации, определяющие ключевые точки и их взаимосвязи при переходе между различными перспективами. CrossPoint-378K предназначен для решения задач установления соответствия между точками на изображениях, полученных с разных углов, что критически важно для развития алгоритмов компьютерного зрения и робототехники, требующих понимания трехмерной структуры объектов и их окружения. Данные тщательно размечены с использованием процедур контроля качества, обеспечивающих высокую точность и надежность для обучения моделей.

Набор данных CrossPoint-378K ориентирован на определение областей аффорданса — участков сцены, где возможны взаимодействия с объектами. Аффорданс определяется как характеристики объекта или среды, которые позволяют определенные действия. В контексте робототехники, точное определение областей аффорданса необходимо для планирования действий, захвата объектов и безопасной навигации в окружении. Например, определение поверхности стола как области, на которой робот может разместить объект, или дверной ручки как точки взаимодействия для открытия двери. Идентификация аффордансов позволяет роботам понимать, как использовать окружающую среду, а не просто воспринимать ее визуально.

CrossPoint-Bench представляет собой строгий оценочный набор данных, предназначенный для измерения эффективности моделей в задачах установления соответствия между точками на изображениях, полученных с разных ракурсов. Этот набор данных специально разработан для оценки способности моделей к иерархическому сопоставлению точек, то есть к определению соответствий не только между отдельными точками, но и между группами точек, представляющих собой более сложные объекты или их части. Оценка проводится на основе точности установления этих соответствий, что позволяет количественно оценить прогресс в развитии алгоритмов пространственного рассуждения и их применимость в задачах, требующих понимания трехмерной структуры объектов по двумерным изображениям.

Создание набора данных CrossPoint обусловлено потребностью в специализированных обучающих данных для преодоления ограничений современных визуально-языковых моделей (VLM). Существующие VLM часто демонстрируют недостаточную производительность в задачах, требующих пространственного рассуждения и понимания взаимосвязей между различными точками зрения. Отсутствие целевых данных, размеченных с акцентом на пространственные отношения и возможности взаимодействия с объектами, ограничивает их способность к обобщению и эффективной работе в реальных сценариях. CrossPoint призван восполнить этот пробел, предоставляя модели возможность обучения на обширном наборе данных, специально разработанном для улучшения навыков пространственного мышления и решения задач, связанных с определением доступных областей взаимодействия.

Визуализация CrossPoint-Bench демонстрирует процесс рассуждений, позволяющий оценить возможности модели в решении сложных задач.

CroPond: новый эталон точности в кросс-визуальном сопоставлении

Модель CroPond, разработанная на базе Qwen2.5-VL, демонстрирует передовые результаты на тестовом наборе CrossPoint-Bench, достигая точности в 76.8%. Это позволяет ей устанавливать новый стандарт в области сопоставления точек на изображениях, полученных с разных точек обзора. Данный показатель отражает способность модели эффективно решать задачи, связанные с пространственным рассуждением и установлением соответствий между объектами на различных изображениях, что делает CroPond одним из наиболее эффективных решений в данной области.

Модель CroPond обучается с использованием метода Supervised Fine-Tuning (SFT) на наборе данных CrossPoint-378K, состоящем из 378 тысяч пар изображений с аннотациями соответствующих точек. В процессе обучения модель настраивается для точного установления соответствия между точками на различных изображениях одного и того же объекта, что позволяет эффективно решать задачи кросс-видового сопоставления. Использование SFT позволяет модели быстро адаптироваться к специфике задачи и достигать высокой точности в установлении корректных соответствий между точками на изображениях.

Успех CroPond подтверждает эффективность использованного набора данных CrossPoint-378K и методологии обучения на основе Supervised Fine-Tuning (SFT) для улучшения способностей к пространственному рассуждению между различными видами (cross-view spatial reasoning). Достижение высокой точности на CrossPoint-Bench и CrossPoint-LR-Bench демонстрирует, что комбинация качественного набора данных и точной настройки модели позволяет эффективно решать задачи установления соответствия между точками на изображениях, полученных с разных ракурсов, и обеспечивает значительный прогресс в данной области компьютерного зрения. Данные результаты свидетельствуют о перспективности данного подхода для дальнейшего развития алгоритмов, способных к сложным пространственным рассуждениям.

Модель CroPond демонстрирует производительность, достигающую примерно 83% от уровня человеческой точности (91.75%), что устанавливает новый стандарт в области сопоставления точек на изображениях. Этот результат превосходит показатели существующих визуальных языковых моделей (VLM) в аналогичных задачах. Достижение такого уровня точности подтверждает эффективность архитектуры и метода обучения, применяемых в CroPond, и указывает на значительный прогресс в области кросс-визуального пространственного рассуждения.

Модель CroPond-7B демонстрирует превосходные способности к долгосрочному пространственному рассуждению, что подтверждается результатом в 55.5% точности на бенчмарке CrossPoint-LR-Bench. Данный результат указывает на способность модели эффективно устанавливать соответствия между точками на изображениях, даже когда эти точки находятся на значительном расстоянии друг от друга в кадре, что является ключевым требованием для задач, требующих понимания глобальной структуры сцены и взаимосвязей между её элементами.

CroPond демонстрирует значительное превосходство над базовыми моделями в задачах, требующих долгосрочного рассуждения, при сохранении сопоставимой производительности на общих эталонных тестах.

Взгляд в будущее: возможности и перспективы пространственного интеллекта

Точное соответствие между различными точками зрения является основополагающим для развития передовых роботизированных систем, позволяя им более эффективно взаимодействовать с окружающим миром. Способность робота понимать и сопоставлять информацию, полученную с разных углов обзора, критически важна для выполнения сложных задач, таких как навигация в динамичной среде, манипулирование объектами и распознавание сцен. Без точного установления соответствия между точками зрения, робот сталкивается с трудностями в построении полной и корректной картины окружающей среды, что ограничивает его возможности адаптации и принятия решений. Данная способность позволяет роботам не только ориентироваться в пространстве, но и предсказывать изменения в нем, что существенно повышает надежность и эффективность их работы в реальных условиях.

Успешное взаимодействие множества агентов, будь то роботы или программные системы, напрямую зависит от их способности рассуждать о пространственных взаимосвязях с различных точек зрения. Для эффективной координации действий и достижения общих целей необходимо, чтобы каждый агент мог не только понимать собственное положение в пространстве, но и предвидеть, как объекты и другие агенты выглядят и перемещаются с позиции других участников системы. Способность к такому многоперспективному анализу позволяет избегать коллизий, оптимизировать траектории движения и совместно решать сложные задачи, требующие учета геометрии окружающей среды и относительного расположения объектов. Развитие алгоритмов, позволяющих агентам эффективно обмениваться и интерпретировать информацию о пространстве с разных точек зрения, открывает новые возможности для создания сложных, автономных систем, способных к совместной работе в динамичной среде.

Современные модели, такие как CroPond, обучаемые на специализированных наборах данных, например CrossPoint, открывают новые возможности в области “обусловленного инструкциями заземления” — способности робота понимать и выполнять команды, основанные на визуальном восприятии окружающей среды. Этот подход позволяет существенно улучшить взаимодействие человека и робота, делая его более интуитивным и естественным. Вместо сложных программных кодов, пользователь может просто давать инструкции на естественном языке, а робот, благодаря способности сопоставлять эти инструкции с визуальной информацией, точно выполнять поставленные задачи. Такая технология не только упрощает управление роботами, но и расширяет спектр их применения, позволяя им эффективно работать в различных, часто непредсказуемых, условиях, приближая реальность, где роботы станут полноценными помощниками человека.

Модель CroPond-7B продемонстрировала значительное превосходство над Gemini-2.5-Pro в задачах, оценивающих пространственное мышление. Средний результат по ряду специализированных тестов показал улучшение на 4,27%, что свидетельствует о высокой способности модели обобщать полученные знания и успешно применять их к новым, ранее не встречавшимся пространственным сценариям. Такая способность к обобщению особенно важна для широкого спектра приложений, включая робототехнику, навигацию и компьютерное зрение.

Дальнейшие исследования в области пространственного рассуждения сосредоточены на расширении возможностей моделей, таких как CroPond, для включения долгосрочного планирования и анализа сложных пространственных ситуаций. Текущие модели демонстрируют успехи в понимании локальных взаимосвязей, однако способность предвидеть последствия действий на больших временных масштабах и в динамически меняющихся окружениях остается важной задачей. Разработка алгоритмов, способных учитывать не только непосредственное окружение, но и потенциальные изменения в нем, откроет новые возможности для применения робототехники в реальных условиях, например, в автономной навигации, планировании сложных манипуляций и взаимодействии с другими агентами в многолюдных средах. В перспективе, модели, обладающие развитым долгосрочным рассуждением, смогут не просто реагировать на текущую ситуацию, но и предвидеть и предотвращать потенциальные проблемы, обеспечивая более надежную и эффективную работу в сложных и непредсказуемых условиях.

Используя объединенные данные из разных источников, CroPond демонстрирует способность к комплексному предсказанию и контролю (CVPC), успешно обобщая знания для решения как пространственных, так и общих задач.

Исследование показывает, что современные vision-language модели испытывают трудности с установлением соответствий между различными точками зрения. Это закономерно — элегантные теоретические построения часто разбиваются о суровую реальность продакшена, где данные редко бывают идеальными. Как заметил Ян Лекун: «Всё, что оптимизировано, рано или поздно оптимизируют обратно». В данном контексте, модели, оптимизированные для работы с «удобными» данными, демонстрируют слабость при столкновении с необходимостью пространственного рассуждения и поддержания геометрической согласованности в сложных сценариях. Созданный датасет CrossPoint-378K — это попытка подтолкнуть моделей к более надежной работе, но, вероятно, лишь первый шаг на пути к преодолению фундаментальных ограничений.

Что дальше?

Представленная работа, как и многие другие, успешно отодвинула горизонт незнания. Однако, стоит признать, что задача установления соответствий между различными точками зрения в моделях, связывающих зрение и язык, оказалась не столько решена, сколько усложнена. Создание нового набора данных и модели, безусловно, шаг вперёд, но каждый новый слой абстракции неизбежно порождает новые способы поломки. Этот CI — храм, где мы молимся, чтобы ничего не сломалось, а документация — миф, придуманный менеджерами.

Неизбежно возникнет вопрос о масштабируемости. CroPond демонстрирует улучшенные результаты на CrossPoint-378K, но что произойдет, когда количество точек зрения возрастёт в разы? Или когда сцены станут менее контролируемыми, более хаотичными? Геометрическая согласованность — это хорошо, но реальный мир полон обмана зрения, частичных перекрытий и прочих «приятных» мелочей, которые любой «элегантный» алгоритм будет игнорировать до тех пор, пока не станет слишком поздно.

В конечном итоге, каждое «революционное» решение станет техническим долгом. Следующим этапом, вероятно, станет попытка создать модели, способные не просто устанавливать соответствия, но и понимать причинно-следственные связи между различными точками зрения, предсказывать изменения в сцене и адаптироваться к новым условиям. Но это лишь отсрочка неизбежного. Каждая «умная» система рано или поздно столкнется с ситуацией, в которой её «знания» окажутся бесполезными, а «логика» — абсурдной.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04686.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-06 17:29