猫眼影戏
 |
|
猫眼影戏
萧定一
手机审查
猫眼影戏记者 吉扎西 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模块化设计，旨在将模子的推理与展望能力解耦，并辅以多种模块化增强计划 。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模块化的编码器-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提出了一种模块化的编码器-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，并引入了三种模块化增强机制（图三、四和五）。
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模块。
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，得益于模块化设计，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：国产精品亚洲专区在线观看
??01月04日,农村房屋怎么建更安全？五部门发文明确了,
“啊，柳神苏醒了！”
,穆桂英一级婬片A片。??01月04日,（新春走基层）山东济南：趵突泉迎春花灯流光溢彩,
一、吃透精神，增强宣传，认真学习贯彻好本次党代会精神 这次党代会，是在实验“”妄想，全乡(镇)经济社会生长进入要害阶段的形势下召开的，具有十分主要的意义。全乡(镇)各级党组织要把学习贯彻本次党代会精神作为目今及以后一个时期的主要政治使命，增强向导，全心组织，抓勤学习宣传，让全乡(镇)宽大干部和人民群众迅速相识这次党代会所确定的目的使命和主要步伐，进一步振奋人心，鼓舞斗志，充分调动各方面的起劲性和创立性，形成加速生长的配合熟悉和强盛协力。各级党组织、向导干部、列位代表要带动学习这次党代会精神，并把聚会的精神与现实事情连系起来，与学习贯彻科学生长观和党的xx届六中全会精神连系起来，围绕党代会制订的目的使命，明确事情妄想，落实事情步伐，把各项目的使命剖析好、落实好、实现好。列位代表回去后，要起劲响应党代会所的招呼，发饱满的政治热情、起劲的事情态度，全力投入到贯彻落实党代会精神中去，投入到全乡(镇)刷新生长稳固事业中去，施展共产的模范带举措用，宣传好党代会精神，在各自的岗位上做出应有业绩和孝顺。
,艾琳翻白眼流口水流眼泪,尤物视屏网站,99riav精品。??时势2：直接看的黄色网址
??01月04日,国务院食安办通报对媒体反映的“罐车运输食用植物油乱象问题”调查处置情况,
作为高中生的我们，应将眼光定位到自我身上，从寻常的学习生涯细节入手，注重消防清静，避免消防事故的爆发。在此，我向各人提出几点提议：
,国产手机在线播放白嫩,国产91在线播放,www.毛片基地。??01月04日,印尼西苏门答腊省强降雨造成32人死亡,
二、驻足本职，做一个群众拥护的社干部
,色一情一乱一伦一区二区,摸摸大扔子吃奶视频,99ri视频国产在线观看免费。??时势3：mosfos2025
??01月04日,“城市改变糖尿病”全球项目升级为“驱动改变 健康城市”,
“远古传说中，有一种绝世凶兽名为朱厌，形似猿猴，脚赤红，头白色，只要一泛起就预示着一域要大乱了。”
,www.色色操,我想入屄,啪啪熟女富婆。??01月04日,宁夏奶牛良种繁育基地建设取得新突破,
上半年，在学校党政的准确向导下，通过全校师生员工的配合起劲，学校在人才作育、学科建设、科学研究、步队建设、社会效劳、对外交流、治理效劳和党的建设等方面都取得了较好的效果，为圆满完玉成年的事情使命涤讪了坚实的基础。
,色婷综合网,美女摸jiji秘 隐私无遮挡,免费的黄页播放器在线观看。??时势4：一级片网址
??01月04日,澳大利亚联邦汽车工业商会：澳所售电动汽车中超80%是中国制造,
3.不带违禁物品入校。除了班主任指定几位同砚照相的，可以带照相机，或者在家长赞成情形下把个把手机入校为照相用(班主任与家长相同)，其他同砚一律不可带手机入校。班主任要严查，一经发明一律没收。
,欧美亚洲 综合视频,米塔本子下载,欧美精品久久久久A。??01月04日,红十字国际委员会解读国际人道法规定的战争五项规则,
“嘀嘟，嘀嘟……”当一辆辆消防车在马路上咆哮而过，想必走在马路边的你也必需习以为常了吧!可是，当我们看到报纸上那一篇篇惊心动魄的火灾现场报道时，是否不禁想：为什么会有这么多火灾爆发呢着实，这一切都是由于人们不敷重视“消防清静”。
,18馃崋馃崙馃崙馃崙13,西德性丰满高清HD,软萌兔兔酱。责编：丁明玉
审核：殷桃
责编：李学武
Copyright (C) 2001- dzwww.com. All Rights Reserved
新闻信息效劳允许证 - 音像制品出书允许证 - 广播电视节目制作谋划允许证 - 网络视听允许证 - 网络文化谋划允许证
山东省互联网传媒集团主理 联系电话：0531-85193202 违法不良信息举报电话：0531-85196540
鲁ICP备09023866号-1 鲁公网安备 37010202000111号
Copyright (C) 2001- Dzwww 鲁ICP备09023866号-1
