使用的backbone是BERT(通过MLM训练)
该研究认为，image encoder的模型大小应该大于text encoder,所以在text encoder这里，只使用六层self attention来提取特征，剩余六层cross attention用于multi-modal encoder。
A vision-language model that unifies vision-language understanding and generation tasks.
GLIP是一个学习了object-level, language-aware, and semantic-rich visual representations 的模型。
统一对象检测和短语接地进行预训练。
将不同帧$X_t$中的特征集合在M中特征点的公式：
https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything
By [[Grounding-DINO]] + SAM
Achieving Open-Vocab. Det & Seg
本文提出的模型主要想解决3D密集标注和交互式规划。
结合
