6.2 视觉定位Grounding：让AI指出图像中的具体物体

引言

在上一节中，我们学习了视觉问答（VQA）技术，它让AI能够理解图像内容并回答相关问题。然而，在许多实际应用中，我们不仅需要AI理解图像中的内容，还需要它能够精确定位图像中的具体物体或区域。这就是视觉定位（Visual Grounding）或称为指代表面（Referring Expression Comprehension）任务。

视觉定位技术在人机交互、机器人导航、辅助视觉等领域具有重要应用价值。在本节中，我们将深入探讨视觉定位技术的原理、方法和实现，学习如何让AI系统准确地指出图像中的目标物体。

什么是视觉定位？

视觉定位（Visual Grounding）是指根据自然语言描述在图像中定位相应物体或区域的任务。与VQA不同，视觉定位的输出不是文本答案，而是图像中的具体位置（通常以边界框表示）。

视觉定位任务类型

指代表达理解

defreferring_expression_types():types={"简单描述":["红色的汽车","桌子上的苹果","左边的狗"],"复杂描述":["穿蓝色衣服坐在椅子上的人","在树下的白色房子","正在吃草的棕色马"],"关系描述":["在车旁边的猫","桌子下面的书包","拿着花的女士"],"属性组合":["大的红色球","小的黑色猫","高的绿色树"]}print("指代表达类型:")print("="*20)forcategory,expressionsintypes.items():print(f"{category}:")forexpressioninexpressions:print(f" -{expression}")print()referring_expression_types()

任务变体

视觉定位任务有多种变体，每种都有其特定的应用场景：

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