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# V0
使用的数据为直接将所有的bbox编码为一句话然后送进去LLM，需要模型根据输入来直接回归出所有的数字

# V1
V0基础上加入了类别提示

# V2/V2_normalized
使用的数据为对应的类别和bbox，但是没有直接变为token，而是需要在程序内部将bbox坐标编码为special token作为回归的对象

# V3_normalized
在V2_normalized数据的基础之上在question中添加了全部的类别信息以及对应token的映射map，所有的都一样只是进行了乱序

# V4
基于scannet_detection_train收集得到的数据，没有经过归一化处理，以后归一化处理全部在程序中进行，加上local guidance

# V5_normalized
在V4_normalized数据的基础之上将原始的box信息表示为 close to center 和 far from center

目前主要使用V4作为主要实验数据

点运数据使用scannet_detection_train为可视化没有发生偏移的数据