作者 | 深度眸 编辑 | 自动驾驶Daily
原文链接：https://www.zhihu.com/question/394900756/answer/3266888304
你或许很好奇，现在目标检测都在干啥？在大模型时代有啥花样可以做的？作为研究者还有啥可以挖的吗？作为从业者有没有好的东西可以借鉴？
如果你有这些疑问，那么这篇文章很适合你。
其实这篇文章是想说明下从我们常见的目标检测到现在 MLLM 盛行的时代，和 Object Detection 任务有哪些？目前又涌现了哪些新的任务？是否有很大的实际价值？希望能够打开下大家思路！！！
1 Object Detection
经典目标检测大家应该非常熟悉了，一般指的就是闭集固定类别的检测。
2 Open Set/Open World/OOD
这个任务是指在实际应用上可以检测任何前景物体，但是有些不需要预测类别，只要检测出框就行。在很多场合也有应用场景，有点像类无关的增量训练。unknown 就是模型预测的不知道类别的检测结果。
3 Open Vocabulary
也是开放集任务，相比于 open set，需要知道不在训练集类别中的新预测物体类别。这类模型通常都需要接入文本作为一个模态输入，因为开放词汇目标检测的定义就是给定任意词汇都可以检测出来。
训练时候通常是要确保训练集和测试集的类别不能重复，否则就是信息泄露了，但是训练和测试集图片是否重复其实也没有强制限制。可以看出 OVD 任务更加贴合实际应用，文本的描述不会有很大限制，同一个物体你可以采用多种词汇描述都可以检测出来。OVD 任务是一个比较实用的，但是目前还没有出现开源的超级强的 OVD 算法(这个超强是指的对比 SAM 来说，极强的 open 检测能力)
4 Phrase Grounding
这个任务也叫做 phrase localization。给定名词短语，输出对应的单个或多个物体检测框。如果是输入一句话，那么就是定位这句话中包括的所有名词短语。在 GLIP 得到了深入的研究。从上图可以看出，Phrase Grounding 任务是包括了 OVD 任务的。常见的评估数据集是 Flickr30k Entities
5 Referring Expression Comprehension
简称 REC,有时候也称为 visual grounding。给定图片和一句话，输出对应的物体坐标，通常就是单个检测框。常用的是 RefCOCO/RefCOCO+/RefCOCOg 三个数据集。是相对比较简单的数据集。这个任务侧重理解。
6 Description Object Detection
描述性目标检测也可以称为广义 Referring Expression Comprehension。为何叫做广义，这就要说道目前常用的
Referring Expression Comprehension 存在的问题了：
REC 数据集通常都是指代一个物体，不太符合实际 REC 数据集没有负样本，也就是每句话一定对应了图片中的物体，这样训练的模型会存在很大的幻觉 REC 数据集通常都是正向描述，例如上图的一条在图片左边的狗，但是没有反向描述，例如一条没有被绳子牵引着在外面的狗
基于此，Described Object Detection 论文提出了这个新的数据集，命名为 DOD。类似还有 gRefCOCO
其实还有一个更细致的任务叫做 ：Open-Vocabulary Visual Grounding 和 Open-Vocabulary Phrase Grounding，来自论文 OV-VG可以看出这个任务重点是想特意区分类别泄露问题，但是由于大数据集训练时代，这个情况是无法避免的。
7 Caption with Grounding
这个任务的含义是：给定图片，要求模型输出图片描述，同时对于其中的短语都要给出对应的 bbox 有点像 Phrase Grounding 的反向过程。这个任务可以方便将输出的名称和 bbox 联系起来，方便后续任务的进行。
8 Reasoning Intention-Oriented Object Detection
意图导向的目标检测，和之前的 DetGPT 提出的推理式检测，我感觉非常类似。
DetGPT 中的推理式检测含义是：给定文本描述，模型要能够进行推理，得到用户真实意图。例如 我想喝冷饮，LLM 会自动进行推理解析输出 冰箱 这个单词，从而可以通过 Grounding 目标检测算法把冰箱检测出来。模型具备推理功能。
而 RIO 我觉得也是一样，来自论文 RIO: A Benchmark for Reasoning Intention-Oriented Objects in Open Environments，想做的事情也是一样
9 基于区域输入的理解和 Grounding
这个是一个非常宽泛的任务，表示不仅可以输入图文模态，还可以输入其他任意你能想到的模态，然后进行理解或者定位相关任务。
最经典的任务是 Referring expression generation：给定图片和单个区域，对该区域进行描述。常用的评估数据集是 RefCOCOg
现在也有很多新的做法，典型的如 Shikra 里面提到的 Referential dialogue，包括 REC，REG，PointQA，Image Caption 以及 VQA 5 个任务Apple 也提出了新的可交互的设计
其实文本、bbox 和图片配合，还可以实现很多任务，但是由于都是比较特殊或者不是很主流，这里就没有写了。
10 结尾
可能还漏掉了一些，欢迎大家留言评论。后续可以讲讲这些任务应该如何解决？每个任务到底是咋评测的，通常的做法是咋样的。
现在都是大数据训练时代，评测虽然非常有用，但是很难避免数据泄露问题，如果作者不开源，你根本无法知道到底是模型性能还是数据泄露，这个一个值得思考的问题...，而这个问题也很难解，因为作者不开源，你也没有精力去做复现...
由于我们也没有做过工业，不知道大家认为哪个任务才是大家真正需要的？或者说这些任务还不够还可以扩展以满足实际需求，欢迎留言和交流！！！
