视频讲解1：https://www.bilibili.com/video/BV1nLn3zvEoJ/?pop_share=1&vd_source=b2eaaddb2c69bf42517a2553af8444ab
视频讲解2：https://www.douyin.com/video/7554304018835705103
主页：https://minigpt-v2.github.io/
论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2310.09478
代码下载地址：https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4
目录
Visual Question Answering (VQA) — 视觉问答
Referring Expression — 指代表达（理解/解析）
Grounded Image Caption — 带定位的图像描述（可看作“有根源的图像描述”）
Region Identification — 区域识别 / 区域定位
Object parsing and grounding—目标解析和定位输出
- Visual Question Answering (VQA) — 视觉问答
- Image Caption — 图像描述 / 图像字幕
- Referring Expression — 指代表达（理解/解析）
- Grounded Image Caption — 带定位的图像描述（可看作“有根源的图像描述”）
- Region Identification — 区域识别 / 区域定位
- Object parsing and grounding—目标解析和定位输出
- object identification—目标身份验证
Visual Question Answering (VQA) — 视觉问答
•定义：给定一张图片和一个关于图片的自然语言问题，模型需要基于图像（和问题）给出一个正确的答案（通常是短文本：单词、短语或数字）。
•输入：图像 + 问题（自然语言）
•输出：答案（文本，可能是短语或分类标签）
•核心目标：理解图像内容并结合问题推理、识别细节、计数、比较等能力。
•典型示例：图像 + “图片里有多少个人？” → “3”
•注意点：答案与问题紧密相关；可能需要世界知识或视觉常识；通常不要求返回图像区域（但一些扩展任务会要求提供根据问题定位到的区域）。
Image Caption — 图像描述 / 图像字幕
•定义：给定一张图片，自动生成一段自然语言描述，概述图片中重要的实体、动作与情境。
•输入：图像
•输出：完整句子或多句的描述（开放式文本）
•核心目标：生成连贯、自然并且语义准确的描述，覆盖主要内容与重要关系。
•典型示例：图片 → “一位小女孩在沙滩上玩沙子”
•注意点：注重流畅性与全面性，但通常不需给出具体像素或边界框；评估偏向语言学指标（BLEU、CIDEr等）与人工评价。
Referring Expression — 指代表达（理解/解析）
•定义：涉及两方面：
•生成（Referring Expression Generation, REG）：根据一张图像和目标对象生成一个能唯一或明确指代该对象的短语/句子（如“左边穿红衣服的女孩”）。
•解析/理解（Referring Expression Comprehension, REC）：给定图像与一条指代表述，模型需要识别并定位该指称对象（通常输出边界框或像素掩码）。
•输入：图像 + 指代表达（理解任务） 或 图像 + 目标对象（生成任务）
•输出：定位（边界框/掩码）或生成的指代表达文本
•核心目标：在视觉上下文中实现精确的对象歧义消解（在多对象环境中能唯一指明目标）。
•典型示例：图像 + “穿黄色衬衫的人” → 返回该人的边界框。或给定目标（某人）生成“坐在椅子上的老人”。
•注意点：强调区分性（uniqueness），需要考虑上下文中其它对象以避免歧义。
Grounded Image Caption — 带定位的图像描述（可看作“有根源的图像描述”）
•定义：生成图像描述的同时将描述中的实体与图像中的具体区域进行对齐（grounding）。也可以理解为：在生成caption时，提供每个名词短语或实体对应的边界框或掩码。
•输入：图像（通常不额外输入文本）
•输出：自然语言描述 + 对应的区域对齐信息（每个提到的对象对应一个或多个边界框/掩码）
•核心目标：让描述中的内容可被追溯到图像具体位置，从而提高描述的可解释性与精确性。
•典型示例：输出 “一只棕色的狗在草地上” 并同时给出狗的边界框。
•注意点：融合了Caption与定位信息，常用于可解释视觉描述、视觉对话中的引用消解等。
Region Identification — 区域识别 / 区域定位
•定义：一般指在图像中识别并返回与某个查询（可以是文本、类别、属性或示例区域）对应的区域（边界框或掩码）。这是一个较广泛的类别，包含目标检测、语义分割、实例分割、以及基于文本的区域检索等任务。
•输入：图像 + 查询（可选：类别标签、文本描述、示例掩码等）
•输出：一个或多个边界框/掩码（指出相关区域）
•核心目标：精确定位图像中的目标区域。
•典型示例：目标检测：图像 → “检测出所有车辆并返回边界框”；基于文本的检索：图像 + “红色车” → 返回红色车的框。
•注意点：常是视觉任务的基础模块；如果查询是自然语言，则它与指代表达理解有交集。
Object parsing and grounding—目标解析和定位输出
•输入：图像（通常可带上文本描述或查询），有时还包括目标的粗略标注或示例区域。
•输出
•结构化的解析表示（比如目标的部件列表、属性、关系）+ 每个元素对应的定位信息（边界框、像素级掩码或关键点）。
•例：对一辆车的解析输出可能是：{车身: box1, 车轮: [box2, box3, box4, box5], 车牌: box6, 颜色: “红色”}。
object identification—目标身份验证
•输入：图像区域（或整图），有时还需一个参考（例如候选实例的图像或身份描述）。
•输出：类别标签（类别级）或匹配/不匹配的验证结果、或一个实例ID（实例级）。
•例：输入为一张人脸图和数据库中的人脸A，输出“匹配/不匹配”或概率评分；或输出“这是第1234号车辆（数据库ID）”。
•目标 / 关注点
•精确识别对象的身份（类别或实例），在实例级场景中强调辨别微小外观差异、鲁棒性与判别性。在安全/跟踪/检索等场景下非常重要（如人脸验证、商品识别、车辆重识别）。
| 任务 | 输入 | 输出 | 目标 / 关注点 | 与其它任务的关系 |
| Visual Question Answering (VQA) | 图像 + 问题（NL） | 文本答案（短） | 回答关于图像的问题，涉及理解与推理 | 可结合定位（通过可解释VQA或带定位的VQA）来提升可解释性 |
| Image Caption | 图像 | 一段自然语言描述 | 流畅、全面地描述图像内容 | 不要求显式定位；Grounded Caption 在此基础上增加了对齐信息 |
| Referring Expression (REG/REC) | 图像 + 指代表达（或目标对象） | （生成）文本指代表达 或 （理解）边界框/掩码 | 在上下文中唯一/明确地指代某对象（生成）或解析指称（理解） | REC 与 Region Identification 在定位上高度重合；REG 与 Caption 生成有语言生成相似性 |
| Grounded Image Caption | 图像 | 文本描述 + 每个实体对应的区域（框/掩码） | 生成可对齐到具体区域的描述，提高可解释性 | 结合了 Caption（语言生成）与 Region Identification（定位） |
| Region Identification | 图像 + 查询（可选） | 边界框 / 掩码（一个或多个） | 精确定位图像中的目标区域 | 基础视觉任务；作为 VQA/REC/Grounded Caption 的模块或评估依据 |
| Object identification | 图像区域（或整图） + 可选参考/数据库 | 类别标签 或 匹配/不匹配 / 实例ID | 确认目标类别或具体实例身份 | 更细粒度且结构化，结合了语义分解与 Region Identification / Grounded Caption 的对齐能力 |
| Object parsing and grounding | 图片 + 文本目标描述 | 所有相关目标坐标+图像中目标标注结果 | 精确定位描述的目标和标注结果 | 与 Region Identification 互补：先定位（Region ID）再验证身份；与 VQA/Caption 有交叉（当问题或描述涉及“是谁/是什么实例”时） |
综合例子
b) detailed grounded image captioning（详细的描述图片中的内容 + 目标定位）;
c) visual question answering（输入图片+文本，根据图像回答文本描述的内容，内容宽泛）;
d) referring expression comprehension（输入图像 + 目标对象，输出目标对象的定位结果）;
e) visual question answering under task identifier（图片 + 目标身份验证，回答目标身份结果，目标确定）;
f) detailed image description（输入图片 + 文本，详细的输出图像描述，不用标注目标位置）;
g) object parsing and grounding from an input text（图片 + 目标描述，输出目标定位之后的图像以及目标文本描述）.
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
