Investigadores da MBZUAI apresentam modelo de linguagem 3D de localização detalhada
O Ground3D-LMM da MBZUAI relaciona texto a nuvens de pontos 3D para localizar e medir objetos e partes.
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O Ground3D-LMM, desenvolvido por investigadores da MBZUAI, combina instruções textuais com nuvens de pontos 3D para localizar e medir objetos específicos e partes de objetos numa cena. Segundo uma notícia da universidade publicada em 20 de outubro, o modelo foi treinado e avaliado com um conjunto de dados criado a partir do ScanNet e do ScanNet++, com anotações de objetos e respetivas partes.
O conjunto inclui cerca de 2,5 milhões de pares de perguntas e respostas, aproximadamente 2.500 ambientes interiores e oito tarefas. A MBZUAI informou que o Ground3D-LMM superou outros sistemas por quase 20% no ScanRefer sem usar imagens 2D; trata-se de um resultado comparativo num benchmark específico de investigação. Os resultados foram apresentados na ECCV 2026. O estudo não comprova capacidade de robôs no mundo real nem medições físicas fiáveis.
Dados
Resumo do conjunto de dados Ground3D-LMM
Âmbito do conjunto criado para treinar e avaliar o modelo.
| Pares de perguntas e respostas | 2500000 | quantidade |
| Ambientes internos | 2500 | quantidade |
| Tarefas | 8 | quantidade |
Metodologia
Estes valores descrevem a dimensão e o âmbito aproximados de um conjunto de investigação, não medições de Abu Dhabi ou dos EAU. A comparação próxima de 20% no ScanRefer é contextualizada no artigo e não representa desempenho geral nem resultado no terreno.
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