LLM-Optic: Unveiling the Capabilities of Large Language Models for Universal Visual Grounding

📄 arXiv: 2405.17104v2 📥 PDF

作者: Haoyu Zhao, Wenhang Ge, Ying-cong Chen

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-05-27 (更新: 2024-05-28)

备注: Project Page: https://haoyu-zhao.github.io/LLM-Optic.github.io/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

LLM-Optic：利用大语言模型实现通用视觉定位，无需额外训练。

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉定位 大型语言模型 多模态学习 零样本学习 文本理解 图像理解 目标检测

📋 核心要点

  1. 现有视觉定位模型在理解复杂文本查询（如涉及多对象或空间关系的查询）时存在局限性。
  2. LLM-Optic利用LLM作为文本定位器，LMM作为视觉定位器，无需额外训练即可提升视觉定位性能。
  3. 实验结果表明，LLM-Optic在多个具有挑战性的基准测试中实现了最先进的零样本视觉定位能力。

📝 摘要（中文）

视觉定位是一项关键技术，它将用户提供的文本查询与图像中查询相关的特定区域联系起来。尽管视觉定位模型取得了进展，但它们理解复杂查询的能力仍然有限。为了克服这一限制，我们引入了LLM-Optic，这是一种创新方法，它利用大型语言模型（LLM）作为光学镜头，增强现有视觉定位模型理解复杂文本查询的能力，这些查询涉及复杂的文本结构、多个对象或对象空间关系，而当前的模型难以处理这些情况。LLM-Optic首先使用LLM作为文本定位器来解释复杂的文本查询，并准确识别用户想要定位的对象。然后，使用预训练的视觉定位模型，根据文本定位器细化的查询生成候选边界框。之后，LLM-Optic用数字标记注释候选边界框，以建立文本和特定图像区域之间的连接，从而连接两种不同的模态。最后，它使用大型多模态模型（LMM）作为视觉定位器，选择与原始文本查询最匹配的标记候选对象。通过LLM-Optic，我们实现了通用视觉定位，从而可以检测任意人类语言输入指定的任意对象。重要的是，我们的方法在不需要额外训练或微调的情况下实现了这种增强。在各种具有挑战性的基准测试中进行的大量实验表明，LLM-Optic实现了最先进的零样本视觉定位能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有视觉定位模型在处理复杂文本查询时表现不佳的问题。现有模型难以理解涉及复杂文本结构、多个对象或对象空间关系的查询，导致定位精度下降。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的文本理解能力，辅助视觉定位模型更好地理解复杂查询。通过将LLM作为“光学镜头”，增强现有视觉定位模型的能力，从而实现更准确的视觉定位。

技术框架：LLM-Optic包含三个主要模块：1) 文本定位器（Text Grounder）：使用LLM解析复杂文本查询，识别用户想要定位的对象。2) 候选框生成器：使用预训练的视觉定位模型，根据文本定位器细化的查询生成候选边界框。3) 视觉定位器（Visual Grounder）：使用大型多模态模型（LMM）选择与原始文本查询最匹配的标记候选对象。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM和LMM的强大能力，无需额外训练或微调，即可显著提升现有视觉定位模型的性能。通过将LLM作为文本理解模块，LMM作为视觉推理模块，实现了通用视觉定位。

关键设计：LLM-Optic的关键设计在于如何有效地利用LLM和LMM。具体来说，文本定位器使用LLM将复杂查询分解为更简单的对象描述，然后使用预训练的视觉定位模型生成候选框。最后，视觉定位器使用LMM对候选框进行排序，选择与原始查询最匹配的框。论文未提及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，可能使用了现有LLM和LMM的默认配置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LLM-Optic在多个具有挑战性的视觉定位基准测试中取得了最先进的零样本性能。该方法无需额外训练或微调，即可显著提升现有视觉定位模型的性能，证明了LLM在视觉定位任务中的巨大潜力。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示。

🎯 应用场景

LLM-Optic具有广泛的应用前景，例如智能图像搜索、机器人导航、自动驾驶、视觉问答等。该方法可以帮助机器更好地理解人类指令，从而实现更智能的人机交互。此外，该方法无需额外训练，易于部署和应用，具有很高的实际价值。未来，该方法可以进一步扩展到其他视觉任务，例如图像描述、场景理解等。

📄 摘要（原文）

Visual grounding is an essential tool that links user-provided text queries with query-specific regions within an image. Despite advancements in visual grounding models, their ability to comprehend complex queries remains limited. To overcome this limitation, we introduce LLM-Optic, an innovative method that utilizes Large Language Models (LLMs) as an optical lens to enhance existing visual grounding models in comprehending complex text queries involving intricate text structures, multiple objects, or object spatial relationships, situations that current models struggle with. LLM-Optic first employs an LLM as a Text Grounder to interpret complex text queries and accurately identify objects the user intends to locate. Then a pre-trained visual grounding model is used to generate candidate bounding boxes given the refined query by the Text Grounder. After that, LLM-Optic annotates the candidate bounding boxes with numerical marks to establish a connection between text and specific image regions, thereby linking two distinct modalities. Finally, it employs a Large Multimodal Model (LMM) as a Visual Grounder to select the marked candidate objects that best correspond to the original text query. Through LLM-Optic, we have achieved universal visual grounding, which allows for the detection of arbitrary objects specified by arbitrary human language input. Importantly, our method achieves this enhancement without requiring additional training or fine-tuning. Extensive experiments across various challenging benchmarks demonstrate that LLM-Optic achieves state-of-the-art zero-shot visual grounding capabilities. Project Page: https://haoyu-zhao.github.io/LLM-Optic.github.io/.