Пространственное мышление: новый взгляд на 3D-понимание

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную модель, вдохновленную принципами работы центрального и периферийного зрения человека, для улучшения способности искусственного интеллекта воспринимать и анализировать трехмерные сцены.

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"

Система визуального вопросно-ответного анализа использует аллоцентрическую сетку для глобального понимания сцены и специальный токен, фокусирующий внимание на релевантных объектах, при этом контрастивная оптимизация представления этого токена с трёхмерными эмбеддингами объектов, полученными из многовидовых изображений, позволяет модели эффективно выделять семантически значимые цели, обеспечивая более точные ответы на запросы.

Представленная работа описывает CVP — мультимодальную модель, использующую целевой токен и аллоцентрическую сетку для повышения эффективности пространственного рассуждения и визуального обоснования.

Несмотря на успехи в области понимания трехмерных сцен, существующие подходы часто упускают из виду важность структурированного представления пространственной информации. В данной работе представлена модель CVP: Central-Peripheral Vision-Inspired Multimodal Model for Spatial Reasoning, вдохновленная принципами человеческого зрения, где центральное зрение обеспечивает фокусировку на релевантных объектах, а периферийное — восприятие глобального контекста. Предложенная архитектура, включающая токен-аффинность к цели и аллоцентрическую сетку, позволяет эффективно моделировать пространственные отношения и улучшает результаты на ряде бенчмарков. Способна ли данная концепция, имитирующая когнитивные механизмы человека, стать основой для создания принципиально новых систем понимания 3D-окружения?

Пространственное мышление: вызов для современных моделей

Современные большие языковые модели, такие как GPT-4o, демонстрируют впечатляющие способности в обработке и генерации текста, однако сталкиваются с серьезными трудностями при интерпретации трехмерных сцен. В отличие от человеческого восприятия, основанного на врожденном понимании пространства и геометрических отношений, эти модели лишены аналогичных способностей к пространственному мышлению. Они обрабатывают визуальную информацию как последовательность пикселей, не улавливая взаимосвязи между объектами и их расположением в пространстве. Это приводит к ошибкам в понимании контекста, распознавании объектов и выполнении задач, требующих пространственного воображения, что подчеркивает необходимость разработки новых подходов к обучению моделей для эффективной работы с трехмерным миром.

Традиционные методы анализа трёхмерных сцен зачастую рассматривают их как неструктурированный набор данных, упуская из виду важные геометрические связи между объектами. Такой подход приводит к сложностям в надежном понимании окружения, поскольку игнорируется информация о взаимном расположении, размерах и форме объектов. Вместо того, чтобы учитывать, что, например, объект, частично скрытый другим, всё ещё существует и занимает определенное пространство, системы часто интерпретируют его как отсутствие информации. Это особенно критично в задачах, требующих пространственного рассуждения, таких как навигация роботов или анализ архитектурных планов, где понимание взаимосвязей между объектами необходимо для принятия обоснованных решений. Учёт геометрических отношений, таких как близость, перекрытие и поддержка, позволяет создавать более устойчивые и точные модели трёхмерного мира, значительно повышая эффективность систем компьютерного зрения.

В ходе качественного сравнения на задачах 3D-зрения и обработки языка, таких как плотное описание, визуальное обоснование и ответы на вопросы, CVP демонстрирует стабильное превосходство над базовой моделью.

CVP: Биологически вдохновлённая основа

В основе архитектуры CVP лежит концепция аллоцентрической сетки, имитирующая принципы человеческого зрения. В отличие от эгоцентрического представления, ориентированного на точку зрения наблюдателя, аллоцентрическая сетка создает мироцентричное представление сцены. Это достигается путем построения глобальной пространственной карты, в которой объекты и их взаиморасположение определяются относительно фиксированных мировых координат, а не относительно положения самого наблюдателя. Такой подход позволяет модели учитывать общий контекст сцены и понимать пространственные отношения между объектами, что критически важно для задач, требующих понимания глобальной структуры изображения или видео.

Ключевым нововведением является Target-affinity Token — специальный токен, фокусирующий внимание модели на объектах, релевантных запросу. Этот механизм функционирует аналогично центральному зрению у человека, направляя процесс обработки информации и позволяя модели выделять наиболее важные элементы в видеопоследовательности. В процессе работы, токен Target-affinity динамически адаптируется к текущему запросу, обеспечивая более точное и эффективное извлечение релевантной информации из визуального потока и улучшая общую производительность модели в задачах, требующих визуального понимания.

CVP использует архитектуру LLaVA-Video в качестве базовой модели, что позволяет ему наследовать и расширять существующие мультимодальные возможности. В частности, CVP использует предобученные веса и структуры LLaVA-Video для обработки видео- и текстовых данных, обеспечивая эффективное извлечение признаков и понимание контекста. Это позволяет модели быстро адаптироваться к новым задачам и демонстрировать высокую производительность в различных сценариях, требующих анализа и интерпретации визуальной информации в сочетании с текстовыми запросами. Благодаря использованию LLaVA-Video, CVP получает преимущества от масштабируемости и обобщающей способности, характерных для больших мультимодальных моделей (LMM).

Алгоритм успешно определяет целевой объект в сцене, выделяя наиболее вероятный результат зелёным цветом, а три наиболее подходящих варианта - оранжевым. — Алгоритм успешно определяет целевой объект в сцене, выделяя наиболее вероятный результат зелёным цветом, а три наиболее подходящих варианта — оранжевым.

Валидация эффективности на 3D-бенчмарках

Система CVP демонстрирует высокую эффективность на различных 3D-бенчмарках, включая ScanQA, ScanRefer и Multi3DRefer, что подтверждает ее способность к обобщению и адаптации к различным задачам. Успешная работа на этих разнородных наборах данных указывает на устойчивость модели к изменениям в структуре сцен, типам запросов и сложности объектов. Использование этих бенчмарков позволяет оценить способность системы к пониманию 3D-пространства, установлению связей между объектами и предоставлению релевантных ответов на вопросы, касающиеся 3D-сцен.

В ходе тестирования на 3D-бенчмарках модель CVP продемонстрировала точность ScanRefer при пороге 0.25, равную 62.3, что на 3.9 пункта превышает результат предыдущего лидера, Video-3D-LLM. Кроме того, CVP достигла показателя EM (Exact Match) в 107.1 на бенчмарке ScanQA, опережая предыдущий state-of-the-art на 5.0 пунктов. Данные результаты подтверждают значительное улучшение производительности CVP в задачах, связанных с пониманием и обработкой 3D-данных.

При тестировании на бенчмарке Multi3DRefer модель CVP достигла показателя F1 в 62.0 при пороге 0.25, что на 2.2 пункта превышает результат предыдущего лидирующего решения. Дополнительно, на бенчмарке ScanRefer CVP продемонстрировал точность Accuracy@0.5 в 60.2, а на Multi3DRefer — F1@0.5 в 60.2, что соответствует улучшениям в 3.7 и 2.0 пункта соответственно по сравнению с предыдущим лучшим результатом.

Эффективность Target-affinity Token усиливается благодаря обучению с использованием InfoNCE Loss, что обеспечивает согласование внимания с релевантными объектными эмбеддингами. InfoNCE Loss, функция потерь, основанная на максимизации взаимной информации, позволяет модели эффективно различать релевантные объектные представления от нерелевантных. В процессе обучения, Target-affinity Token, предназначенный для выделения целевых объектов, корректирует механизм внимания таким образом, чтобы он концентрировался на соответствующих объектных эмбеддингах, что способствует повышению точности и эффективности модели при решении задач, связанных с 3D-пониманием и визуальным рассуждением.

Влияние и перспективы развития

Подход, вдохновлённый принципами работы зрительной коры головного мозга, который лежит в основе CVP, представляет собой перспективный путь к более эффективному и надёжному пониманию трёхмерных сцен. Современные системы искусственного интеллекта часто испытывают трудности при интерпретации визуальной информации в сложных условиях, таких как плохое освещение или частичная видимость объектов. CVP, имитируя механизмы обработки информации в биологических системах, демонстрирует повышенную устойчивость к подобным помехам и способность к более точному восстановлению трёхмерной структуры окружения. Это позволяет преодолеть существующий пробел в возможностях ИИ и открывает новые перспективы для создания систем, способных к действительно интеллектуальному восприятию мира.

Разработанная система имеет далеко идущие последствия для таких областей, как робототехника, дополненная и виртуальная реальность, а также виртуальные помощники. Благодаря более глубокому пониманию трёхмерного пространства, роботы смогут взаимодействовать с окружающей средой более эффективно и безопасно, выполняя сложные задачи в динамичных условиях. В сфере дополненной реальности это позволит создавать более реалистичные и захватывающие виртуальные объекты, интегрированные в реальный мир. Виртуальные помощники, в свою очередь, смогут лучше понимать контекст окружающей среды и предоставлять более релевантную и полезную информацию, что приведёт к более естественному и интуитивно понятному взаимодействию человека и машины. Таким образом, данная разработка открывает путь к созданию интеллектуальных систем, способных гармонично сосуществовать и эффективно взаимодействовать с физическим миром.

Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей CVP для обработки более сложных и детализированных сцен, а также на интеграцию системы с данными, получаемыми от сенсоров в режиме реального времени. Такой подход позволит создавать действительно интеллектуальных агентов, способных не просто воспринимать окружающий мир, но и эффективно взаимодействовать с ним. Ожидается, что объединение CVP с потоковыми данными от камер и других датчиков значительно повысит адаптивность и надёжность систем компьютерного зрения в динамичных условиях, открывая новые перспективы для робототехники, дополненной реальности и разработки виртуальных помощников, способных к более естественному и интуитивно понятному взаимодействию с окружающей средой.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к более глубокому пониманию пространственных взаимосвязей в трехмерных сценах. Авторы предлагают механизм, вдохновленный принципами человеческого зрения, где внимание к деталям сочетается с общим восприятием контекста. Как заметил Эндрю Ын: “Мы должны быть осторожны с тем, как мы измеряем успех в машинном обучении”. В контексте CVP, это означает, что простое улучшение метрик недостаточно; необходимо убедиться, что модель действительно понимает пространственные отношения, а не просто запоминает шаблоны. Внедрение target-affinity token и allocentric grid позволяет модели фокусироваться на релевантных объектах и одновременно учитывать их положение в глобальной структуре сцены, что приближает её к человеческому восприятию и улучшает качество пространственного рассуждения.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал био-вдохновленных подходов к улучшению пространственного рассуждения в мультимодальных моделях. Однако, стоит признать, что простое копирование механизмов человеческого зрения — это лишь первый шаг. Внимательное изучение принципов организации информации в зрительной коре, вероятно, раскроет более эффективные способы кодирования и обработки трехмерных сцен. Настоящая проблема заключается не в создании более сложных моделей, а в понимании, как информация структурируется и представляется в мозге.

Особый интерес представляет вопрос о масштабируемости предложенного подхода. Пока что акцент сделан на визуальном обосновании, но интеграция с другими модальностями — тактильной, слуховой — может существенно расширить возможности модели. Каждое изображение скрывает структурные зависимости, которые необходимо выявить, но их интерпретация важнее красивых результатов. Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке механизмов, позволяющих модели не просто «видеть» сцену, а «понимать» её.

В конечном счете, истинный прогресс в области искусственного интеллекта требует отхода от наивной веры в то, что можно просто «скопировать» мозг. Необходимо сосредоточиться на разработке принципиально новых алгоритмов и архитектур, которые основаны на глубоком понимании когнитивных процессов. Только тогда можно будет создать модели, способные к настоящему пространственному рассуждению и пониманию окружающего мира.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.08135.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-10 17:31