基于视觉-语言模型的3D物体检测综述

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本文提出了一项开创性的、全面的综述，首次聚焦于基于视觉-语言模型（VLMs）的3D物体检测，这是多模态AI领域快速发展的前沿技术。我们结合学术数据库与AI驱动的搜索引擎，采用混合搜索策略，筛选并分析了超过100篇最先进的论文。我们的研究首先将3D物体检测置于传统流程中，考察了如PointNet++、PV-RCNN和VoteNet等利用点云和体素网格进行几何推理的方法。随后，我们追溯到向VLM驱动系统的转变，其中如CLIP、PaLM-E和RoboFlamingo-Plus等模型通过语言引导推理、零-shot泛化和基于指令的互动，增强了空间理解能力。我们探讨了这一转变所依赖的架构基础，包括预训练技术、空间对齐模块和跨模态融合策略。通过可视化和基准比较，展示了VLMs在语义抽象和开放词汇检测中的独特能力，尽管在速度和注释成本方面存在权衡。我们的比较综合强调了关键挑战， ………………………………