DenseWorld-1M: Towards Detailed Dense Grounded Caption in the Real World

📄 arXiv: 2506.24102v1 📥 PDF

作者: Xiangtai Li, Tao Zhang, Yanwei Li, Haobo Yuan, Shihao Chen, Yikang Zhou, Jiahao Meng, Yueyi Sun, Shilin Xu, Lu Qi, Tianheng Cheng, Yi Lin, Zilong Huang, Wenhao Huang, Jiashi Feng, Guang Shi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-30

备注: Datasets and Models: https://github.com/lxtGH/DenseWorld-1M

💡 一句话要点

提出DenseWorld-1M以解决现有图像描述数据集缺乏细节的问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大型语言模型 图像描述 视觉语言理解 数据集 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的图像描述数据集缺乏视觉实体的具体位置和关系，导致描述不够详细和准确。
  2. 本文提出DenseWorld-1M数据集，采用三阶段标注流程，生成密集的图像描述，填补现有数据集的不足。
  3. 实验结果表明，DenseWorld-1M在视觉语言理解和区域描述生成等任务中显著提升了性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLMs）在理解场景方面表现出色，但现有的图像描述数据集普遍缺乏视觉实体的具体位置和关系。为了解决这一问题，本文提出了DenseWorld-1M，这是第一个大规模、详细且密集的真实世界图像描述数据集。我们设计了一个三阶段的标注流程，包括开放世界感知、详细对象描述生成和密集描述合并。通过两个视觉语言模型（VLM），我们加速了标注过程并提高了描述质量。大量实验表明，DenseWorld-1M数据集及其标注模型在视觉语言理解、视觉定位和区域描述生成等任务中表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：现有的图像描述数据集普遍缺乏详细的视觉实体位置和关系，导致生成的描述不够丰富和准确。

核心思路：本文提出DenseWorld-1M数据集，通过三阶段的标注流程生成密集的图像描述，旨在提升描述的细节和准确性。

技术框架：整体架构包括三个主要阶段：第一阶段进行开放世界感知，获取实体级别的掩码和标签；第二阶段基于第一阶段的掩码和标签生成详细的对象级描述；最后，第三阶段将对象描述和掩码合并为空间和关系密集描述。

关键创新：最重要的创新在于提出了DenseWorld-1M数据集及其三阶段标注流程，显著提升了描述的细节和准确性，与现有方法相比，提供了更丰富的视觉信息。

关键设计：在标注过程中，采用了详细区域描述模型和空间描述合并模型，以加速标注过程并提高描述质量。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考原文获取更多信息。

📊 实验亮点

在多项实验中，DenseWorld-1M数据集在视觉语言理解和区域描述生成任务中表现优异，具体性能提升幅度未在摘要中提供，需参考原文获取详细数据。实验结果验证了该数据集及其标注模型的有效性。

🎯 应用场景

DenseWorld-1M数据集的提出为计算机视觉和自然语言处理领域的研究提供了新的数据基础，尤其在视觉理解、图像描述生成和人机交互等应用场景中具有重要价值。未来，该数据集可用于训练更为精确的多模态模型，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) demonstrate a complex understanding of scenes, benefiting from large-scale and high-quality datasets. Most existing caption datasets lack the ground locations and relations for visual entities. Several grounded caption datasets face the problems of missing detailed descriptions, relations, and massive object descriptions on high-resolution images. To fill this gap for the community, we present DenseWorld-1M, the first massive, detailed, dense grounded caption dataset in the real world. We design a three-stage labeling pipeline, containing open-world perception, detailed object caption generation, and dense caption merging. The first stage obtains entity-level masks and labels. The second stage generates the object-level, detailed captions with the guidance of masks and labels from the first stage. The final stage merges object captions and masks into spatial and relational dense captions. To accelerate the labeling process and improve caption quality, we present two VLM models: the Detailed Region Caption model and the Spatial Caption Merging model. Extensive experiments on various settings, including vision-language understanding, visual grounding, and region caption generation, demonstrate the effectiveness of our DenseWorld-1M dataset and labeling models.