LLMDet

LLMDet – 阿里通義聯(lián)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(lián)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(xié)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(tài)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(lián)合開發(fā)的開放詞匯目標檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過與大型語言模型（LLM）的協(xié)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(tài)模型，實現與LLM的雙贏。

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(tǒng)能夠生成詳細的圖像描述，包含豐富的細節(jié)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(tài)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(tài)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(tǒng)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(qū)域級短語。
• 協(xié)同訓練：LLMDet通過兩個階段的訓練實現與LLM的協(xié)同優(yōu)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(qū)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。

LLMDet的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/iSEE-Laboratory/LLMDet
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2501.18954

LLMDet的應用場景

• 智能安防：實時監(jiān)測攝像頭畫面中的異常目標或行為，具備強大的適應性，無需額外訓練。
• 自動駕駛：幫助車輛識別道路上的各類障礙物和未見過的場景，從而提升安全性和可靠性。
• 圖像內容審核：自動對圖像內容進行審核，識別違規(guī)或不當內容，提高審核效率。
• 智能相冊管理：自動對照片進行分類和標注，方便用戶搜索和管理，支持多種未見過的類別。
• 醫(yī)療影像分析：對醫(yī)學影像進行分析，快速識別異常區(qū)域，降低對大量標注數據的需求。