3D场景图预测的当前方法依赖于标记的数据集来训练固定的对象类和关系类别的固定模型。我们提供Open3DSG,这是一种在开放世界中学习3D场景图预测的替代方法,而无需标记的场景图数据。我们将3D场景图预测主链的功能与功能性开放世界2D Vision Language Foundation Models的功能空间相结合。这使我们能够通过从开放的词汇查询对象类,并以零摄像的方式从3D点云中预测3D场景图,并从接地的LLM中预测与场景图fea的接地LLM相对的关系,并查询对象类作为上下文。Open3DSG是第一个3D点云方法,不仅可以预测显式开放式唱机对象类,而且还可以预测不限于预定标签集的开放式关系 - 使得在预测的3D场景图中表达稀有物以及特定的对象和关系。我们的实验表明,Open3DSG可以有效地预测Arbitary对象类别及其复杂的对象间关系,描述了空间,支持性,语义和比较关系。
“NSF 应保持其当前的做法,即通过风险评估、制定和实施缓解计划来支持主要设施加强网络安全。应避免采用规定性的网络安全方法,因为它不适合设施的多样性,会低效地利用资源,并且发展速度不够快,无法跟上不断变化的威胁。”