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3D视觉定位（3D Visual Grounding, 3DVG）是一种多模态人工智能任务，旨在根据自然语言描述在三维场景中定位指定的目标对象。这一技术结合了计算机视觉和自然语言处理，通过将语言描述与3D场景中的物体或区域进行匹配，实现精准定位。

核心概念

3DVG的核心在于理解自然语言描述，并将其与3D场景中的物体或区域进行对应。例如，根据描述“这张浅棕色的沙发在树旁边”来定位场景中的沙发。与2D视觉定位相比，3DVG更具挑战性，因为3D场景通常以复杂且无序的点云形式表示，包含了更丰富的空间和深度信息。

应用场景

3DVG在多个领域具有重要应用：

增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：通过自然语言描述在虚拟环境中定位物体。

机器人导航与交互：帮助机器人理解自然语言指令，定位并操作目标物体。

自动驾驶：车辆通过3D视觉技术感知周围环境，识别行人、交通标志等。

具身智能（Embodied AI）：使AI能够根据语言描述在环境中定位和交互。

技术挑战

3DVG面临的主要挑战包括：

数据稀缺：缺乏大规模的3D场景与语言描述配对的数据集。

复杂的空间关系：3D场景中的物体关系比2D图像更复杂，需要更精细的空间理解。

语言多样性：模型需要理解多种语言模式和复杂的自然语言描述。