視覺定位任務新入門必讀！

原標題：27頁綜述，354篇參考文獻！最詳盡的視覺定位綜述來了
文章來源：機器之心
內容字數：12488字

機器之心AIxiv專欄：視覺定位綜述論文解讀

本文對機器之心AIxiv專欄發布的肖麟慧博士關于視覺定位（Visual Grounding）的綜述論文進行概要解讀。該論文系統回顧了過去十年視覺定位任務的發展，尤其對近五年取得的重大進展進行了深入分析，內容詳實，共計27頁，參考文獻354篇，堪稱史上最詳盡的視覺定位綜述。

1. 視覺定位任務概述

視覺定位，又稱指代表達理解或短語定位，旨在根據給定的文本描述在圖像中定位特定區域。該任務模擬了人類社會對話中的指代關系，對人機交互、視覺問答等領域具有重要意義。論文詳細闡述了視覺定位任務的基本概念、評估指標以及發展歷史，并對數據、算法、算力這深度學習發展的三大要素在視覺定位中的作用進行了深入探討。

2. 數據集與發展階段

論文指出，高質量的訓練數據對視覺定位至關重要。早期由于缺乏標注數據，研究主要集中在弱監督設置下。RefCOCO/+/g系列數據集的出現奠定了后續研究的基礎。近年來，隨著預訓練模型（如VLP和MLLMs）的興起，以及更大規模數據集（如GRIT）的出現，視覺定位的性能得到了顯著提升。論文將視覺定位的發展分為三個階段：2014年前的初期、2014-2020年的早期和2021年至今的高速發展時期，并對每個階段的算法和技術路線進行了詳細分析。

3. 不同設置下的視覺定位

論文系統地梳理了各種視覺定位設置，包括全監督、弱監督、半監督、無監督、零樣本和廣義視覺定位等。對每個設置的定義進行了精確闡述，并對不同設置下的基準測試結果進行了比較分析，旨在規范未來的研究，確保不同方法之間的公平比較。論文特別強調了全監督視覺定位的五種代表性模型框架，并對不同實驗設置下的最先進結果進行了對比。

4. 進階技術與應用

論文還探討了若干與設置無關的進階技術，例如NLP結構解析、場景圖和圖神經網絡的應用以及模塊化定位技術等。同時，論文介紹了視覺定位的廣泛應用，包括定位式物體檢測、指代定位計數、遙感視覺定位、醫療視覺定位、3D視覺定位、視頻物體定位以及機器人和多智能體應用等。

5. 挑戰與未來方向

論文總結了視覺定位領域當前面臨的挑戰，包括數據集受限、各種設置定義混亂以及缺乏系統性回顧等。并在此基礎上，提出了未來研究方向，例如開發新的標準基準數據集，解決不同設置下公平比較的問題，以及探索更魯棒和高效的視覺定位方法等。

6. 論文貢獻

該綜述論文的主要貢獻在于：（1）系統總結了近十年視覺定位的發展；（2）對各種視覺定位設置進行了嚴格定義；（3）對現有數據集進行了整理并進行了性能預測；（4）總結了當前研究難點并提出了有價值的研究方向；（5）是目前視覺定位領域最全面的綜述。

總之，這篇綜述論文為視覺定位領域的研究者提供了全面、深入的參考，對推動該領域未來的發展具有重要意義。作者也承諾持續更新維護論文的項目倉庫：https://github.com/linhuixiao/Awesome-Grounding。

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