Some Thoughts Regarding -Reconstruct Anything-

主要记录一些读场景语义化重建的论文的过程中的想法

重要的问题

多模态包含哪些任务

• 图文检索 Image-text Retrival
• 视觉问答 VQA
• 视觉推理 Visual Reasoning
• 视觉蕴含 Visual Entailment

多模态有哪些loss

• Image Text Contrastive(ITC) [[CLIP多模态预训练模型]]
• Word Patch Aligment (WPA) used in object detection ViT
• Image Text Matching (ITM)
• Mask Languae Modeling (MLM) BERT 完形填空

给定一个具体的任务，机器人需要哪些场景信息才能顺利执行这个任务（通用机器人）

限定：暂不考虑机器人的移动性，也就是不需要跨视野的导航(OK-Robot)，暂定为桌面机器人

具体来说，通用机器人的特点包括：

1. 多任务能力：能够执行多种不同类型的任务，如装配、搬运、清洁、检测等。
2. 适应性强：具备适应多种环境和工作条件的能力，例如在不同地形或生产线中工作的能力。
3. 智能控制：通过先进的传感器、人工智能算法、机器学习技术等手段，能够实现自主决策和任务规划。

• 物体的具体形状（用于抓取, grab-anything）
• 物体语义信息（grounded caption, clip）

Recognize The Relationships Between Child & Parent

受DINO自蒸馏自监督的启发，可以通过物体活动的图像序列来推测物体各个部分的物理关系(attention map)[[DINO]]

训练集可以使用Unity生成不同的光影/物体，连接语义

Build the physics world in robot mind

voxel collider for detected objects, joints, physics agent interact with physics engine.
点云数据，grounded caption=>object property, hierarchy relation, joints(maybe new model should be proposed)

语义还原物体模型

受[[BLIP]]启发，understanding for language & existing point cloud, generation for the rest of the point cloud (Wonder3D已实现)