北京大学发布Ambi3D数据集,应用在3D场景理解、指令歧义检测领域

北京大学本次发布的数据集Ambi3D,Ambi3D是由北京大学团队构建的大规模3D指令歧义检测基准数据集，包含703个真实3D场景和22,081条人工标注指令，其中52.5%为歧义指令。数据覆盖实例、属性、空间和动作四类歧义类型，平均指令长度8.08词，通过ScanQA转换、合成生成和专家编写三种方式构建，并经过多阶段人工验证。该数据集旨在推动开放词汇3D场景中指令客观歧义性的研究，为医疗、家居等安全关键领域的 embodied AI 系统提供可靠性保障。

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