猫眼影戏
 |
|
猫眼影戏
朱翠平
手机审查
猫眼影戏记者 刘雨 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
新智元报道
编辑：LRST
【新智元导读】多目的（Multi-target） 以及 视觉参照（Visual Reference） 为视觉定位（Visual Grounding）使命的推理速率和性能同时带来了全新的挑战 。 为相识决这一难题 ，来自UIC和Adobe的研究团队提出了VGent模子 。这是一种兼顾速率与性能的？榛杓 ，旨在将模子的推理与展望能力解耦 ，并辅以多种？榛銮考苹 。最终 ，VGent依附不到16B的参数目 ，在多目的及带视觉参照的视觉定位基准（Omnimodal Referring Expression Segmentation, ORES）上 ，大幅逾越了Qwen3-VL-30B ，实现了平均+18.24 F1的重大提升！
在多模态大模子（MLLM）时代 ，视觉定位是MLLM细粒度推理能力的主要一环 ，同时也是实现人机交互和具身智能的焦点能力 。
现有的解决计划主要分为两类：
原生Token派（Native-token）：像 Qwen2.5-VL 或 Ferret-v2 这样的模子 ，通过自回归（auto-regressive）的方法使用原有的词表逐个天生界线框坐标 。这种方法不但速率慢（推理时间随目的数目线性增添） ，并且在多目的场景下容易爆发幻觉（Hallucinations） ，即模子可能会在枚举完所有目的工具之前就过早阻止 ，或者在目的麋集的场景中陷入无限天生的死循环 。如图一所示 ，随着目的数目的增添 ，这类要领在多目的场景下的低效和不稳固性变得尤为显着 。
新增Token派（New-token）：另一类要领实验通过引入特殊的token（如[SEG]或 object token）来指代目的物 。他们需要网络大规模的数据集、从LLM起重新构建一个能明确这些新增token的MLLM 。因此 ，这种要领不可阻止地会破损LLM在预训练阶段获得的通用推理能力 。更严重的是 ，其导致无法直接使用现有的、先进的、举行了更大规模预训练的开源MLLM（如 QwenVL系列） 。
来自UIC（伊利诺伊大学芝加哥分校） 和Adobe的研究团队提出一种？榛谋嗦肫-解码器（Encoder-Decoder）架构VGent ，其焦点头脑是：将高层的语义推理交给MLLM ，将底层的像素展望交给目的检测器（detector） ，最终通过hidden state将这种解耦后的关系举行毗连 。
论文地点：https://arxiv.org/abs/2512.11099
研究职员以为 ，语义推理和精准定位是两种截然差别的能力 ，强迫训练一个简单的整体模子去同时醒目笼统的语义推理和像素级别的底层展望 ，会导致性能和效率上的权衡 。
更切合直觉的方法 ，应该是由差别的组件做各自善于的事 。
基于这一洞察 ，VGent提出了一种？榛谋嗦肫-解码器设计 ，使用现成的MLLM和detector将高层多模态推理与底层展望解耦 。
其焦点理念在于MLLM和detector的优势是互补的：MLLM善于多模态语义对齐和推理 ，而detector则善于高效地提供精准的多目的检测框 。
图一：VGent（蓝色）与现有先进的MLLM（Qwen2.5-VL ，灰色）在多目的视觉定位使命上的比照 。左图显示VGent的推理时间恒定且迅速 ，而 MLLM 随目的数目增添呈线性增添；右图显示VGent在F1分数上实现了显著提升 ，特殊是在多目的场景下 。
要领
基础架构
VGent主要由图二所示的encoder和decoder两部分组成 ，并引入了三种？榛銮炕疲ㄍ既⑺暮臀澹 。
图二：VGent框架概览
如图二所示 ，左侧encoder是一个 MLLM ，使用QuadThinker来提升其多目的推理能力 。冻结的encoder输出hidden states并存储下来给到decoder 。右侧decoder初始化自encoder的LLM 层 ，其将detector天生的object proposal作为query ，通过cross-attention与encoder的hidden states交互 。
研究职员在decoder内部新增了self-attention层（参数初始化自统一层的cross-attention） ，用于增进query之间的信息交流 。 最终的输出举行yes / no的二元判断来选择每个proposal是否属于目的 。响应的segmentation mask则通过 prompt SAM 获得 。
QuadThinker：强化多目的推理能力
针对MLLM在多目的场景下推理能力下降的问题 ，研究职员提出了一种基于 GRPO 的强化学习训练范式QuadThinker ，通过设计特定的prompt和reward functions ，指导模子执行区域到全局、分步推理的历程：先划分统计图像四个象限内的目的数目 ，再汇总总数 ，最后展望详细坐标 。
图三：QuadThinker所使用的prompt 。
Mask-aware Label：解决检测与支解的歧义
在多目的场景中 ，检测（Box）与支解（Mask）使命的界说保存一定的差别 。检测通常优化「一对一」的匹配 ，而支解则旨在召回所有远景像素 。
图四：Mask-aware Label示意图 ；贗oA的标签分派战略能召回被古板IoU忽略的细粒度部件 。
这种差别导致了标注歧义：例如图四（左）中 ，检测器可能将「鹿头装饰」与其「挂绳」视为两个自力的框 。
在检测使命的 IoU 标准下 ，由于挂绳的框较量小、相关于整体真值框的重叠率过低 ，往往会被看成负样本在标注阶段被过滤掉（被标上负标签） 。可是关于支解使命来说 ，这个挂绳属于远景 ，其应该被标上正标签 。
为此 ，VGent引入了Mask-aware Label ，使用IoA (Intersection-over-Area) 指标举行特另外标签分派 。如图四（右） ，IoA通过盘算候选mask （通过proposal prompt SAM获得）与多目的真值的union mask的交集 ，并除以候选mask自身的面积获得 。
由于IoA的分母是候选mask自身面积 ，该机制能精准召回那些虽然只笼罩了部分目的群（如细小的挂绳）但依然有用的 proposal 。模子使用另一个自力的MLP head专门展望这种支解导向的标签 ，用于解决视觉定位中支解类型的输出 。
Global Target Recognition：增强全局感知
为了提升候选框选择的准确性 ，VGent 引入了Global Target Recognition？ 。
图五：Global Target Recognition示意图 。使用Learnable Queries注入全局目的数目信息 ，并聚合多个detector的效果以提升召回率 。
为了提高召回率 ，研究职员聚合了来自多个detector的proposal形成一个统一的query set ，之后引入了特另外 learnable queries与这些proposal queries拼接作为decoder的输入 。
这组query被专门训练用于展望目的的总数以及正样本proposal的数目 。通过decoder层内的self-attention机制 ，这些包括全局统计信息的learnable query能够与proposal query举行交互 ，将「全局线索」撒播给每一个候选框 ，从而增强其对目的群体的整体明确 ，实现更精准的选择 。
实验效果
研究职员在最新的多目的视觉定位基准 ORES (MaskGroups-HQ) 以及古板的单目的数据集上举行了普遍评估 。
多目的视觉定位（Multi-target Visual Grounding）
图六：在 Omnimodal Referring Expression Segmentation (ORES) 上的性能比照 。ORES是多目的以及保存视觉参照（w/ < mask-ref >）的视觉定位基准 。
如图六所示 ，在极具挑战的ORES基准上 ，VGent 取得了全新的SOTA效果 。相比之前的最佳要领RAS13B ，VGent在F1分数上实现了+20.58%的重大提升 。VGent在gIoU和cIoU上都带来了显着的提升 。
值得注重的是 ，纵然比照参数目更大的Qwen3-VL-30B ，VGent 依然坚持显著优势 。同时 ，得益于？榛杓 ，VGent 在目的数目增添时坚持恒定且快速的推理速率 ，阻止了自回归模子随目的增添而线性增添的推理延迟（如图一所示） 。
单目的视觉定位（Single-target Visual Grounding）
图七：在referring expression comprehension (REC) 上的性能比照 。
VGent在古板单目的基准（RefCOCO, RefCOCO+, RefCOCOg）上也体现卓越 。
VGent实现了90.1%的平均准确率 ，逾越了InternVL3.5-20B和38B等更大规模的模子 。相比其backbone (Qwen2.5-VL-7B) ，VGent带来了+3.5%的平均性能提升 。
可视化
图八：VGent在差别挑战下的展望效果可视化 。
VGent在重大场景中展现了极强的鲁棒性 。
如图八（上）所示 ，VGent精准定位所有方形钟表 ，纵然保存大宗相似的钟表作为滋扰项 ，展现了VGent在麋集多目的场景下的优越体现 。
图八（下）中 ，VGent 乐成定位了视觉参照（蓝色 mask） ，并继续推断出左侧穿裙子的女士 ，扫除了右侧的滋扰项 。
参考资料：
https://arxiv.org/abs/2512.11099
秒追ASI
?点赞、转发、在看一键三连?
点亮星标 ，锁定新智元极速推送！
??时势1：欧美一级视频在线免费播放
??01月06日,台青博士大陆追梦 透过“小孔”看到更大舞台,
“真可爱！”小不点一下子将它捧了起来 ，放在掌心 ，又揉又捏 ，流淌出一片金色光华 。
,一级A片20岁国美女A片 。??01月06日,多伦多华星艺术团主办第16届“夏夜舞动民族风”晚会,
雨族众人探讨对策 。
,豪妇荡乳1一5潘金莲视频网站,黑桃tnvm3u8最新版,影音先锋av在线资源网 。??时势2：七猫网页版进入官方版下
??01月06日,“科目三”之后，“一元一串的钵钵鸡”也火到台湾？,
一是理论基础获得夯实 。通过政治理论专题的学习 ，使我们进一步加深了对xx大、科学发观和党的农村政策的熟悉和明确 ，升华了同志们的政治理论和头脑熟悉 。在这次培训班上 ，通过系统学习 ，填补了平时缺乏周全、系统学习理论知识的缺憾 ，进一步提高了理论素质 。特殊是通过连系我区现实 ，学习墟落经济理论后 ，对我区目今以致以后一段时期的农村政策及解决“三农”问题 ，实现农民增收有了新的看法 。
,免费有色小视频,黄色视频一第片,小萝脱裤子让我捅最新更新 。??01月06日,花旗与上海银行携手为境外来华人士提供便捷支付方案,
“快逃！”小石昊眼神很亮 ，透过巨树的枝桠误差 ，看到了天空中一团阴影正在盘旋 ，朝这个偏向而来 。
,撕开 吸奶头 进 视频在线看,日韩资源,特级太黄毛片不卡免费 。??时势3：国产欧美日韩精品亚洲一区
??01月06日,温玉铁路漩门湾特大桥主跨连续梁顺利合龙,
恶魔猿不但断掉了一条手臂 ，连脏腑都碎掉了 ，骨头更是不知断了几多根 ，需要连忙找一个清静的地方隐藏起来养伤 ，不然被几个宿敌发明 ，必死无疑 。
,极品尤物铁牛在线观看,欧洲精品视频在线播放第1页,国产视频三 。??01月06日,杭州淳安完成国家珍稀濒危植物象鼻兰移植,
“扑棱棱”
,雏田和鸣人生孩子视频,精品久久久无码中文字幕一丶,免费视频自拍偷拍 。??时势4：人禽交 欧美 网站
??01月06日,全球首个整车级无线网络仿真实验室在渝投用,
各人都知道清静无小事 ，一时的疏忽有时会带来无法填补的损失 。此时列位同砚无妨在心中默默回忆你是否有过以下的履历：为了赶时间而闯红灯横穿马路;或者使用电源之前没有把手擦干;又或者寒假时代到冻结的河面上溜冰 。也许你尚没有意识到：恰恰是这些看似寻常的小事在时刻威胁着我们的生命清静 。若是我们只为妄想一时之快 ，而忽视了这些问题的严重性 ，那么一旦酿成惨剧 ，悔之晚矣!在此 ，我提出几点要求 ，希望全校师生都能认真做好 。
,黄 色 片 免 费,成人午夜黄色视频,FreePorno💋HDtv 。??01月06日,哈尔滨索菲亚等四大文旅商圈“组团”招引投资兴业,
“死！”
,男生在一起愁愁愁视频素,国产性交一级免费视频,搞黄视频大全 。【宁波大学命名“香港甬港联谊会楼”】
责编：艾米娅
审核：赛迪·开
责编：庞某负
Copyright (C) 2001- Dzwww 鲁ICP备09023866号-1
