ECCV 2026 推出 BOP-Refer 基准:用自然语言定位 3D 物体
ducha_aiki · x · 2026-09-08
ECCV 2026 期间的第五届 R6D Workshop(9 月 8 日,马尔默)将发布 BOP Challenge 2026 与新基准 BOP-Refer:给定已知内参的输入图像和一句自然语言指代表达(如"浇花的工具""带三个圆孔的较大部分"),要求模型在 3D 或 2D 空间中定位对应物体,把 VLM 的视觉定位能力纳入具体评测。
- 议题核心是视觉语言模型的语言落地 3D/2D 物体定位,延续 6D 位姿估计在机器人中的作用讨论
- 特邀报告包括 Ranjay Krishna(重新审视 grounding)、Bernadette Bucher(移动操作需要多少位姿信息)、Sergey Zakharov(合成世界用于可扩展机器人学习)、Intrinsic 的 AI for Industry Challenge
- 讲者来自华盛顿大学、密歇根大学、丰田研究院、Google、Intrinsic 等机构
- 已录用 workshop 论文已公开,另有海报环节
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