Exploring Open-Vocabulary Object Recognition in Images using CLIP

📄 arXiv: 2603.05962v1 📥 PDF

作者: Wei Yu Chen, Ying Dai

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-06

💡 一句话要点

提出基于CLIP的开放词汇目标识别框架，无需复杂训练且泛化性强

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 开放词汇目标识别 CLIP模型 图像分割 视觉特征提取 文本嵌入 零样本学习 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有开放词汇目标识别方法存在系统复杂、训练成本高、泛化性差等问题，限制了其应用。
  2. 提出一种基于CLIP的OVOR框架，通过目标分割和识别两阶段策略，避免了复杂训练和人工标注。
  3. 实验结果表明，基于CLIP的编码在COCO、Pascal VOC和ADE20K数据集上取得了优于现有方法的平均精度。

📝 摘要（中文）

为了解决现有开放词汇目标识别方法存在的系统复杂性高、训练成本大和泛化能力有限等问题，本文提出了一种新颖的基于CLIP的开放词汇目标识别（OVOR）框架，该框架采用简化的两阶段策略：目标分割和识别。该框架无需复杂的重新训练和耗费人力的标注。在裁剪目标区域后，我们使用CLIP生成目标级别的图像嵌入和类别级别的文本嵌入，从而支持任意词汇。为了减少对CLIP的依赖并增强编码灵活性，我们进一步引入了一种基于CNN/MLP的方法，该方法提取卷积神经网络（CNN）特征图，并利用多层感知器（MLP）将视觉特征与文本嵌入对齐。这些嵌入被连接起来，并通过奇异值分解（SVD）进行处理，以构建共享表示空间。最后，通过嵌入相似性匹配执行识别。在COCO、Pascal VOC和ADE20K上的实验表明，无需训练的、基于CLIP的编码（不使用SVD）实现了最高的平均精度（AP），优于当前最先进的方法。同时，结果突出了基于CNN/MLP的图像编码在OVOR中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放词汇目标识别（OVOR）问题，即在没有预定义类别的情况下识别图像中的目标。现有方法通常需要复杂的训练流程、大量标注数据，并且泛化能力有限，难以适应新的词汇。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的CLIP模型，将图像和文本嵌入到同一语义空间中，然后通过计算相似度来进行目标识别。通过结合目标分割，可以专注于图像中的目标区域，提高识别精度。同时，引入CNN/MLP分支，旨在减少对CLIP的依赖，提升编码的灵活性。

技术框架：该框架主要包含两个阶段：目标分割和目标识别。首先，对输入图像进行目标分割，得到各个目标区域的图像块。然后，使用CLIP模型或CNN/MLP模型提取图像块的视觉特征，并使用CLIP模型提取文本描述的语义特征。最后，计算视觉特征和语义特征之间的相似度，将图像块识别为与其最相似的文本描述对应的类别。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种简化的两阶段OVOR框架，该框架无需重新训练模型或进行大量人工标注。此外，论文探索了使用CNN/MLP模型来增强CLIP的特征提取能力，并尝试通过SVD构建共享表示空间。

关键设计：论文使用了预训练的CLIP模型作为主要的特征提取器。CNN/MLP分支的具体网络结构和参数设置未知。SVD被用于降维和构建共享表示空间，但具体参数设置未知。损失函数主要依赖CLIP的对比学习目标，CNN/MLP分支的损失函数细节未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于CLIP的编码（不使用SVD）在COCO、Pascal VOC和ADE20K数据集上取得了最高的平均精度（AP），优于当前最先进的方法。这表明，利用预训练的CLIP模型进行开放词汇目标识别具有很大的潜力。同时，实验结果也表明，基于CNN/MLP的图像编码在OVOR中具有一定的潜力，未来可以通过进一步优化网络结构和训练方法来提高其性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能图像搜索、机器人视觉、自动驾驶等领域。例如，在智能图像搜索中，用户可以使用任意文本描述来搜索图像中的目标；在机器人视觉中，机器人可以识别环境中未知的物体，从而更好地完成任务；在自动驾驶中，车辆可以识别道路上的各种交通标志和障碍物，提高行驶安全性。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。

📄 摘要（原文）

To address the limitations of existing open-vocabulary object recognition methods, specifically high system complexity, substantial training costs, and limited generalization, this paper proposes a novel Open-Vocabulary Object Recognition (OVOR) framework based on a streamlined two-stage strategy: object segmentation followed by recognition. The framework eliminates the need for complex retraining and labor-intensive annotation. After cropping object regions, we generate object-level image embeddings alongside category-level text embeddings using CLIP, which facilitates arbitrary vocabularies. To reduce reliance on CLIP and enhance encoding flexibility, we further introduce a CNN/MLP-based method that extracts convolutional neural network (CNN) feature maps and utilizes a multilayer perceptron (MLP) to align visual features with text embeddings. These embeddings are concatenated and processed via Singular Value Decomposition (SVD) to construct a shared representation space. Finally, recognition is performed through embedding similarity matching. Experiments on COCO, Pascal VOC, and ADE20K demonstrate that training-free, CLIP-based encoding without SVD achieves the highest average AP, outperforming current state-of-the-art methods. Simultaneously, the results highlight the potential of CNN/MLP-based image encoding for OVOR.