PSGAgent 智能体框架提升全景场景图生成
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PSGAgent 智能体框架提升全景场景图生成
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Qingyun Liu 提出 PSGAgent 智能体框架,通过 think-act-observe 循环让多模态大模型动态细化视觉感知,在 PSG benchmark 上取得 SOTA 性能,论文已被 ACM Multimedia 2026 接收。 该框架借助 Region Zoom-In Tool 和 Visual Highlight Tool 处理小目标与边缘关系,并过滤无关上下文噪声。训练分两阶段:先构建带错误感知的 Multimodal Chain-of-Thought 数据集用于冷启动学习,再结合分层奖励机制与 Group Sequence Policy Optimization 优化工具使用策略。
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最新进展11月5日 12:02
PSGAgent:用智能体推理增强 MLLMs 动态视觉感知,实现全景场景图生成报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv · cs.AIPSGAgent:用智能体推理增强 MLLMs 动态视觉感知,实现全景场景图生成
PSGAgent 是一个智能体框架,通过 think-act-observe 循环让 MLLMs 动态细化视觉感知,借助 Region Zoom-In Tool 和 Visual Highlight Tool 处理小目标与边缘关系并过滤无关上下文噪声。该框架采用两阶段训练:先构建带错误感知的 Multimodal Chain-of-Thought(M-CoT)数据集用于冷启动学习,再结合分层奖励机制与 Group Sequence Policy Optimization(GSPO)优化工具使用策略。在 PSG benchmark 上取得 SOTA 性能,论文已被 ACM Multimedia 2026 接收。
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