Thinking with Images for Multimodal Reasoning: Foundations, Methods, and Future Frontiers

在这里插入图片描述

文章主要内容总结

本文系统阐述了多模态推理领域从“思考图像”(Think about Images)到“用图像思考”(Think with Images)的范式转变,核心内容包括:

  1. 范式转变:传统多模态推理依赖文本思维链(CoT),将视觉视为静态输入;新范式则将视觉作为动态认知工作空间,通过中间视觉步骤实现推理,更接近人类认知模式。

  2. 三阶段框架

    • 阶段1:工具驱动的视觉探索:模型调用预设工具(如目标检测、OCR)主动分析图像,代表方法包括基于提示(如MM-REACT)、监督微调(如LLaVA-Plus)和强化学习(如Chain-of-Focus)。
    • 阶段2:程序化视觉操作:模型生成代码(如Python)自定义视觉操作,实现灵活的复合任务,代表方法包
### 多模态图像匹配方法及其在计算机视觉中的应用 #### 方法概述 多模态图像匹配涉及将来自不同传感器或成像条件下的两幅或多幅图像进行几何对齐。这一过程旨在克服由于视角差异、时间变化以及设备特性等因素造成的图像间固有差别[^1]。 #### 技术实现 为了完成上述任务,通常采用特征提取与配准相结合的方式: - **基于特征点的方法**:通过检测并描述每张图片的关键局部区域来建立对应关系; - **变换模型估计**:利用找到的匹配点集计算全局转换参数(如仿射矩阵),从而调整待校正图以适应参考图; - **优化算法**:迭代改进初始猜测直至达到最佳拟合状态。 此外,在现代研究中,深度学习技术也被广泛应用于解决此类问题。卷积神经网络(CNNs)能够自动习得高层次语义信息作为匹配依据,进而提高鲁棒性和准确性[^3]。 #### 应用场景实例 该领域有着丰富的实际应用场景: - **医学影像分析**:融合X光片、CT扫描结果等不同类型的数据源辅助诊断疾病; - **遥感监测**:综合卫星拍摄的地表状况资料评估环境变迁趋势; - **自动驾驶汽车感知系统**:整合摄像头与其他探测装置获取的信息确保行车安全。 ```python import cv2 import numpy as np def register_images(ref_img, sen_img): # 使用SIFT算子寻找关键点和描述符 sift = cv2.SIFT_create() kp_ref, des_ref = sift.detectAndCompute(ref_img,None) kp_sen, des_sen = sift.detectAndCompute(sen_img,None) # 基于FLANN构建k近邻索引器来进行快速最近邻搜索 FLANN_INDEX_KDTREE = 1 index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_KDTREE, trees=5) search_params = dict(checks=50) # 或者设置为 {'checks': 50} flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params) matches = flann.knnMatch(des_ref,des_sen,k=2) good_matches = [] for m,n in matches: if m.distance < 0.7*n.distance: good_matches.append(m) src_pts = np.float32([kp_ref[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) dst_pts = np.float32([kp_sen[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1,1,2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts,dst_pts,cv2.RANSAC,5.0) h,w = ref_img.shape[:2] warped_image = cv2.warpPerspective(sen_img,M,(w,h)) return warped_image ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值