密歇根大学和谷歌研究的研究人员发布论文探讨探讨了视觉基础模型（visual foundation models）是否具有对三维结构的认识能力。这些模型通过大规模的预训练，已经展现出了强大的图像分类、分割和生成等能力。但是，尽管它们能够处理二维图像中的对象，我们仍然不清楚这些模型是否能够理解和表示这些对象在三维空间中的结构。
主要功能和特点：
- 3D 意识评估： 论文提出了一种评估方法，用来判断视觉模型是否能够在其表示中编码三维结构，并在不同视角间保持一致性。
- 大规模预训练模型分析： 研究了多种通过不同方式预训练的模型，包括自监督、有监督和视觉-语言模型，以及它们在三维理解任务上的表现。
- 零样本推理： 通过冻结模型特征并使用特定任务的探针或零样本推理方法来评估模型的三维意识，而不是转移预训练权重。
工作原理：
- 单视图三维理解： 通过单目深度估计和表面法线估计任务来评估模型对图像中可见表面的表示能力。
- 多视图一致性： 通过评估模型在不同视角下图像之间的对应关系来测试其三维一致性，这涉及到识别和匹配同一三维点在不同图像中的像素。
具体应用场景：
- 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）： 在这些场景中，对三维空间的理解是至关重要的，可以帮助创建更加真实和沉浸式的用户体验。
- 机器人导航和操作： 机器人需要理解三维空间中的对象，以便更好地进行导航、抓取和操作。
- 三维重建和建模： 对于从二维图像重建三维场景的任务，如三维建模或数字孪生技术，模型的三维意识是必不可少的。
总的来说，这篇论文通过一系列实验来评估当前视觉基础模型的三维意识，并发现尽管这些模型在处理二维图像任务上表现出色，但它们在理解和表示三维结构方面仍然存在局限性。这项研究为未来如何改进模型的三维理解提供了重要的见解和方向。
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