Investigadores de MBZUAI presentan un modelo lingüístico 3D de localización detallada
Ground3D-LMM de MBZUAI relaciona texto con nubes de puntos 3D para localizar y medir objetos y sus partes.
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Ground3D-LMM, desarrollado por investigadores de MBZUAI, combina instrucciones de texto con nubes de puntos 3D para localizar y medir objetos y partes concretas de una escena. Según una nota de la universidad del 20 de octubre, el modelo se entrenó y evaluó con un conjunto de datos creado a partir de ScanNet y ScanNet++, con anotaciones de objetos y sus partes.
El conjunto contiene unos 2,5 millones de pares de preguntas y respuestas, alrededor de 2.500 entornos interiores y ocho tareas. MBZUAI informó que Ground3D-LMM superó a otros sistemas por cerca del 20% en ScanRefer sin usar imágenes 2D; es un resultado comparativo en una prueba de investigación específica. Los resultados se presentaron en ECCV 2026. El estudio no demuestra capacidad robótica en el mundo real ni mediciones físicas fiables.
Datos
Resumen del conjunto Ground3D-LMM
Alcance del conjunto creado para entrenar y evaluar el modelo.
| Pares de preguntas y respuestas | 2500000 | cantidad |
| Entornos interiores | 2500 | cantidad |
| Tareas | 8 | cantidad |
Metodología
Estas cifras describen el tamaño y alcance aproximados de un conjunto de investigación; no son mediciones de Abu Dabi ni de los EAU. La comparación cercana al 20% en ScanRefer se presenta con la salvedad correspondiente y no equivale a rendimiento general ni a un resultado de campo.
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- Ciencia y tecnologíaSugerido
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