LLMDet

LLMDet – 阿里通義聯合中山大學等機構推出的開放詞匯目標檢測模型

LLMDet是由阿里巴巴集團通義實驗室、中山大學計算機科學與工程學院、鵬城實驗室等機構聯合推出的一款開放詞匯目標檢測器。它通過與大型語言模型（LLM）的協同訓練，顯著提升了目標檢測的性能。LLMDet利用GroundingCap-1M數據集，結合圖像、定位標簽和詳盡的圖像描述，生成豐富的視覺特征，并通過標準的定位損失和描述生成損失進行訓練。其在多個基準測試中展現出卓越的零樣本檢測能力，作為強大的視覺基礎模型，LLMDet能夠進一步支持構建更先進的多模態模型，實現與LLM之間的互利共贏。

LLMDet是什么

LLMDet是一款由阿里巴巴集團通義實驗室、中山大學計算機科學與工程學院以及鵬城實驗室等機構聯合開發的開放詞匯目標檢測系統。該系統通過與大型語言模型（LLM）的協同訓練，顯著提高了目標檢測的效果。LLMDet可以構建一個包含圖像、定位標簽和詳細圖像描述的數據集（GroundingCap-1M），并利用LLM生成的長描述來豐富視覺特征。其訓練過程基于標準的定位損失和描述生成損失。LLMDet在多個基準測試中展現了出色的零樣本檢測能力，作為一種強大的視覺基礎模型，有助于構建更為強大的多模態模型，實現與LLM的雙贏。

LLMDet

LLMDet的主要功能

開放詞匯檢測：LLMDet能夠識別訓練階段未見過的任何類別目標，通過文本標簽與視覺特征的對齊，實現新類別的識別。
零樣本遷移能力：在沒有目標類別標記的情況下，LLMDet可以直接遷移到新的數據集進行檢測，展現出極強的泛化能力。
圖像理解與描述生成：該系統能夠生成詳細的圖像描述，包含豐富的細節信息，如對象類型、紋理、顏色和動作等，幫助模型更好地理解圖像內容。
提升多模態模型性能：作為一個視覺基礎模型，LLMDet與大型語言模型結合，助力構建更強大的多模態模型，提升視覺問答、圖像描述等任務的表現。

LLMDet的技術原理

數據集構建：LLMDet基于GroundingCap-1M數據集，每張圖像都配有定位標簽和詳細描述，豐富的描述有助于模型更好地理解圖像中的對象及其關系。
模型架構：該系統由標準的開放詞匯目標檢測器與LLM組成，檢測器負責提取圖像特征并定位目標，LLM則利用這些特征生成詳細的圖像描述和區域級短語。
協同訓練：LLMDet通過兩個階段的訓練實現與LLM的協同優化，首先訓練投影器將檢測器的特征映射到LLM的輸入空間，隨后將檢測器、投影器和LLM作為整體進行微調，訓練目標包括標準的定位損失和描述生成損失。
多任務學習：LLMDet引入圖像級和區域級的描述生成任務，通過生成詳細的描述來豐富視覺特征，提升模型對圖像的整體理解能力。多任務學習方式有效提高了檢測性能，增強了模型的開放詞匯能力。