小白一文读懂“面向多实例指代任务的视觉语言模型” DINO-XSeek

每一位踏上 CV 不归路的老鸟都绕不开一个术语：“指代表达理解”（Referring Expression Comprehension, REC）。

对初来乍到的视觉小白来说，这个术语高深莫测。这就好比一位朋友跟你说，他最近找到了一份“挑战环保巨头的基于线下社区的C2C资源再生服务”工作，令人不明觉厉。

换个角度解释。假设你的朋友对你说：“希望交一位头戴两朵金色鲜花、笑容灿烂的朋友”， 你马上就能精准指出符合描述的人。在这个过程中，你就已经完成了一次 “指代表达理解”，即依据自然语言描述，快速、准确地定位到目标对象。如果这样的朋友有 2 位以上，那么你朋友一定是饿了，这时候你的指认动作便被认为是“多实例指代表达理解”。

这种发自人类本能的理解能力，在目标检测模型的世界里，却造就了无数伤心的科研人，犹如横亘在人工和智能之间的鸿沟。传统的目标检测模型就像村口乘凉的大爷，号称阅人无数，如数家珍，追问一个细节脑瓜子立马宕机。

为了解决传统目标检测模型在“指代表达理解”的短板，DINO-XSeek 在 DINO-X 视觉大模型的基础上，采用了集目标检测与多模态语言理解于一体的混合架构。其检索框架如同刑侦现场：

1. 首先用 DINO-X 模型检测出图中所有潜在目标及其边界框，就像警察把所有嫌疑人都请到局里；

2. 然后再基于多模态大语言模型来“面试”这些嫌疑人，根据目标的属性（颜色、大小、年龄、姿势、穿着等）、方位（前后、左右、上下、远近等）和交互关系（比如鸡正在啄米，狗在舔面），最终把符合条件的对象挑选出来。

DINO-XSeek 作为一个真正把“看”和“懂”合二为一的视觉模型，为智能场景提供了更加丰富的多实例指代解决方案，比如在自动驾驶行业，定向跟车；在工业制造领域，自动检测零件缺陷；在农业与食品行业，筛选农产品成色；当然还有智能家居领域，比如你家哈基咪有没有偷吃零食。

曾经有朋友问我，同样是 Seek，DINO-XSeek 和 DeepSeek 到底有没有血缘关系？目前是没有的，未来可能有。我尝试过用 DINO-XSeek 去引诱 DeepSeek，看看有没有发展成亲家的可能。后来发现，好家伙，AI 流氓起来也没有人类什么事儿了。

== 彩蛋 ==

DINO-XSeek 官方博客：https://deepdataspace.com/blog/dino-xseek

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