Towards Understanding Visual Grounding in Visual Language Models
作者: Georgios Pantazopoulos, Eda B. Özyiğit
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-09-12 (更新: 2025-09-15)
💡 一句话要点
综述视觉语言模型中的视觉定位技术，分析挑战与未来方向
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉定位 视觉语言模型 多模态学习 跨模态融合 指代表达式理解
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型在精确关联文本描述与图像区域方面仍存在挑战，限制了其在细粒度视觉任务中的应用。
- 本文全面回顾了视觉定位技术在视觉语言模型中的应用，并深入分析了其核心组件和评估方法。
- 该综述探讨了视觉定位与多模态推理之间的联系，并指出了未来研究中值得关注的方向和潜在的改进策略。
📝 摘要（中文）
视觉定位是指模型识别视觉输入中与文本描述相匹配区域的能力。具备视觉定位能力的模型可以应用于各种领域，包括指代表达式理解、回答图像或视频中细粒度细节相关的问题、通过显式引用实体来描述视觉上下文以及模拟和真实环境中的低级和高级控制。本文综述了现代通用视觉语言模型（VLM）关键研究领域的代表性工作。首先概述了定位在VLM中的重要性，然后描述了开发定位模型的基本组成部分，并考察了它们的实际应用，包括用于定位多模态生成的基准和评估指标。还讨论了视觉定位、多模态思维链和VLM中的推理之间多方面的相互关系。最后，分析了视觉定位固有的挑战，并为未来的研究提出了有希望的方向。
🔬 方法详解
问题定义：视觉定位旨在使模型能够识别图像或视频中与给定文本描述相对应的特定区域。现有方法在处理复杂场景、细粒度描述以及多义性方面存在困难，导致定位精度不足，影响下游任务的性能。
核心思路：本文的核心思路是系统性地梳理和分析现有视觉语言模型中视觉定位的相关技术，从模型架构、训练方法、评估指标等多个维度进行剖析，从而揭示现有方法的优势与不足，并为未来的研究提供指导。
技术框架：该综述论文首先概述了视觉定位的重要性，然后详细介绍了视觉定位模型的核心组成部分，包括视觉编码器、文本编码器、跨模态融合模块以及定位模块。接着，论文考察了视觉定位的实际应用，并介绍了常用的基准数据集和评估指标。此外，论文还讨论了视觉定位与多模态思维链和推理之间的关系。最后，论文分析了视觉定位面临的挑战，并提出了未来研究方向。
关键创新：该综述的关键创新在于其全面性和系统性，它不仅涵盖了视觉定位的各个方面，而且深入分析了现有方法的优缺点，并为未来的研究提出了有价值的建议。此外，该综述还强调了视觉定位与多模态推理之间的联系，这有助于研究人员更好地理解视觉语言模型的内在机制。
关键设计：该综述的关键设计在于其结构化的组织方式，它将视觉定位技术分解为多个组成部分，并对每个组成部分进行了详细的分析。此外，该综述还使用了大量的图表和表格来帮助读者更好地理解相关概念和方法。
📊 实验亮点
该综述全面回顾了视觉语言模型中视觉定位的研究进展，总结了现有方法的优缺点，并指出了未来研究的潜在方向。它强调了视觉定位在多模态理解中的重要性，并讨论了其与多模态推理的联系，为相关领域的研究人员提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
视觉定位技术在多个领域具有广泛的应用前景，包括图像检索、视觉问答、机器人导航、自动驾驶以及医疗影像分析等。通过精确定位图像或视频中的目标区域，可以提升人机交互的智能化水平，并为各种应用提供更准确、可靠的信息。
📄 摘要（原文）
Visual grounding refers to the ability of a model to identify a region within some visual input that matches a textual description. Consequently, a model equipped with visual grounding capabilities can target a wide range of applications in various domains, including referring expression comprehension, answering questions pertinent to fine-grained details in images or videos, caption visual context by explicitly referring to entities, as well as low and high-level control in simulated and real environments. In this survey paper, we review representative works across the key areas of research on modern general-purpose vision language models (VLMs). We first outline the importance of grounding in VLMs, then delineate the core components of the contemporary paradigm for developing grounded models, and examine their practical applications, including benchmarks and evaluation metrics for grounded multimodal generation. We also discuss the multifaceted interrelations among visual grounding, multimodal chain-of-thought, and reasoning in VLMs. Finally, we analyse the challenges inherent to visual grounding and suggest promising directions for future research.