MSQA：大规模多模态3D场景推理数据集

MSQA（Multi-modal Situated Question Answering）是一个创新的多模态情境推理数据集，旨在提升具身人工智能代理在三维场景中的理解与推理能力。该数据集涵盖了251,000个问答对，涉及9种不同的问题类别，数据基于真实世界的3D场景图以及视觉-语言模型进行收集。通过交错的文本、图像和点云输入，MSQA显著降低了单一模态输入所带来的歧义。

MSQA是什么

MSQA（多模态情境问答）是一个专为增强具身AI在三维环境中推理能力而设计的大型数据集。它包含251,000个问答对，涵盖9个问题类别，旨在基于3D场景图和视觉-语言模型的应用，帮助AI更好地理解复杂的情境。通过多模态输入的方式，MSQA有效地减少了由于单模态输入造成的理解障碍。该项目还引入了MSNN（多模态下一步导航）基准测试，以评估模型在情境导航方面的能力，从而促进更强大情境推理模型的发展。

MSQA的主要功能

• 多模态情境推理：提供251,000个问答对，覆盖9个问题类别，涉及3D场景中的复杂情境与对象。
• 数据模态的多样性：支持文本、图像及点云等多种数据形式，提供全面的情境描述，减少单一模态的局限性和歧义。
• 性能评估：通过MSQA和MSNN两个基准测试，评估和比较不同模型在3D场景中的情境推理和导航能力。
• 促进AI研究：MSQA为具身AI和3D场景理解领域的研究进展提供了一个大规模多模态数据集。
• 预训练与模型开发：作为预训练材料，MSQA数据集帮助开发和优化更强大的情境推理模型。

MSQA的技术原理

• 数据收集与生成：利用3D场景图和视觉-语言模型（VLMs）在真实世界的3D环境中自动且可扩展地收集数据。
• 多模态输入设置：引入交错的多模态输入，将文本、图像和点云数据结合，提供更准确的情境和问题描述。
• 情境意识建模：整合不同模态输入数据，提高模型对情境的感知和理解能力。
• 评估基准测试设计：设计MSQA和MSNN两个基准测试，分别针对情境问答和下一步导航任务，全面评估模型的多模态理解和情境推理能力。
• 模型评估与分析：在MSQA和MSNN上进行实验，分析现有模型的局限性，探索多模态输入和情境建模的重要性。

MSQA的项目地址

• 项目官网：msr3d.github.io
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.02389

MSQA的应用场景

• 智能导航系统：帮助开发能够理解复杂空间关系并提供导航指令的智能系统，适用于室内外环境。
• 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）：在AR和VR应用中，提供对虚拟环境的深入理解与交互，提升用户体验。
• 机器人交互：使机器人能够理解并响应周围环境的问题，从而提高其在复杂3D空间中的操作和交互能力。
• 自动驾驶车辆：辅助自动驾驶汽车理解交通场景，提供更准确的决策支持以应对复杂道路情况。
• 智能助理与聊天机器人：理解用户在3D空间中的查询，提供更加准确和上下文相关的回答。