Beyond CNNs: Efficient Fine-Tuning of Multi-Modal LLMs for Object Detection on Low-Data Regimes

📄 arXiv: 2510.08589v1 📥 PDF

作者: Nirmal Elamon, Rouzbeh Davoudi

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-03

💡 一句话要点

利用多模态LLM高效微调，解决低数据量下的目标检测问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 大型语言模型 目标检测 微调 低数据学习

📋 核心要点

  1. 现有目标检测方法，如CNN，虽然有效，但缺乏动态上下文推理和整体场景理解能力。
  2. 利用多模态LLM，通过语言引导提示，并进行少量数据微调，提升目标检测精度。
  3. 实验表明，在少于1000张图像的数据集上，LLM微调后精度提升高达36%，媲美甚至超越CNN。

📝 摘要（中文）

目标检测和理解领域正快速发展，这得益于传统CNN模型和新兴多模态大型语言模型(LLM)的进步。虽然ResNet和YOLO等CNN在图像任务中仍然非常有效，但基于Transformer的LLM引入了动态上下文推理、语言引导提示和整体场景理解等新功能。然而，开箱即用的LLM的全部潜力尚未得到充分利用，通常导致在专门的视觉任务中表现欠佳。本文对微调的传统CNN、零样本预训练多模态LLM和微调多模态LLM在图像中人工文本叠加检测这一具有挑战性的任务上进行了全面比较。本研究的一个关键贡献是证明了LLM可以在非常有限的数据（少于1000张图像）上进行有效微调，以实现高达36%的精度提升，达到或超过通常需要更多数量级数据的基于CNN的基线。通过探索如何调整语言引导模型以实现精确的视觉理解和最少的监督，我们的工作有助于弥合视觉和语言之间的差距，为高效的跨模态学习策略提供新的见解。这些发现突出了基于LLM的方法在实际目标检测任务中的适应性和数据效率，并为在低资源视觉环境中应用多模态Transformer提供了可操作的指导。为了支持该领域的持续进步，我们已在GitHub中提供了用于微调模型的代码，从而可以在相关应用中进行未来的改进和重用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低数据量下目标检测精度不高的问题。现有方法，如CNN，需要大量数据进行训练，且缺乏对上下文和语义信息的有效利用。多模态LLM虽然具有潜力，但直接应用效果不佳，需要针对特定任务进行优化。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态LLM的语言理解能力，结合少量目标检测数据进行微调，从而提升模型在低数据量下的目标检测性能。通过语言引导，使模型更好地理解图像内容和目标之间的关系。

技术框架：整体框架包括：1）选择预训练的多模态LLM作为基础模型；2）构建包含图像和文本描述的数据集；3）使用少量数据对LLM进行微调，使其适应目标检测任务；4）评估微调后模型在目标检测任务上的性能。

关键创新：论文的关键创新在于证明了多模态LLM在少量数据下进行微调，可以显著提升目标检测精度，并达到或超过传统CNN方法。这表明LLM具有强大的迁移学习能力和数据效率。

关键设计：论文的关键设计包括：1）选择合适的预训练多模态LLM，例如CLIP或类似模型；2）设计合适的文本提示，引导模型关注目标区域；3）使用合适的损失函数进行微调，例如交叉熵损失或Focal Loss；4）探索不同的微调策略，例如只微调部分参数或使用Adapter模块。

📊 实验亮点

实验结果表明，在人工文本叠加检测任务中，使用少于1000张图像的数据集对多模态LLM进行微调，可以实现高达36%的精度提升。微调后的LLM性能与需要大量数据的CNN基线模型相当甚至更好。这突出了LLM在低数据量场景下的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种低资源视觉场景，如医学图像分析、遥感图像解译、工业缺陷检测等。通过少量标注数据，即可训练出高性能的目标检测模型，降低了数据标注成本，加速了模型部署。未来可进一步探索更高效的微调策略和更强大的多模态LLM，拓展应用范围。

📄 摘要（原文）

The field of object detection and understanding is rapidly evolving, driven by advances in both traditional CNN-based models and emerging multi-modal large language models (LLMs). While CNNs like ResNet and YOLO remain highly effective for image-based tasks, recent transformer-based LLMs introduce new capabilities such as dynamic context reasoning, language-guided prompts, and holistic scene understanding. However, when used out-of-the-box, the full potential of LLMs remains underexploited, often resulting in suboptimal performance on specialized visual tasks. In this work, we conduct a comprehensive comparison of fine-tuned traditional CNNs, zero-shot pre-trained multi-modal LLMs, and fine-tuned multi-modal LLMs on the challenging task of artificial text overlay detection in images. A key contribution of our study is demonstrating that LLMs can be effectively fine-tuned on very limited data (fewer than 1,000 images) to achieve up to 36% accuracy improvement, matching or surpassing CNN-based baselines that typically require orders of magnitude more data. By exploring how language-guided models can be adapted for precise visual understanding with minimal supervision, our work contributes to the broader effort of bridging vision and language, offering novel insights into efficient cross-modal learning strategies. These findings highlight the adaptability and data efficiency of LLM-based approaches for real-world object detection tasks and provide actionable guidance for applying multi-modal transformers in low-resource visual environments. To support continued progress in this area, we have made the code used to fine-tune the models available in our GitHub, enabling future improvements and reuse in related applications.