RegionDet: A Benchmark for Region Detection Beyond Object Instances
作者: Liang Wan, Yuhan Wang, Yupeng Zhang, Zhen Xu, Han Wang, Fangjie Fu, Sirui Zhu
分类: cs.CV
发布日期: 2026-08-07
💡 一句话要点
提出RegionDet基准以解决区域检测的挑战
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 区域检测 物体检测 计算机视觉 基准构建 视觉理解 深度学习 场景分析
📋 核心要点
- 现有的物体检测方法主要集中于离散物体实例，无法有效处理由视觉状态和人类活动定义的区域目标。
- 本文提出区域检测任务，构建RegionDet基准，扩展传统物体检测方法，支持区域目标的定位与评估。
- 实验结果表明，闭集检测器在区域级模式学习上表现出一定能力，而零样本检测器则面临显著困难，揭示了当前方法的局限性。
📝 摘要（中文）
物体检测是计算机视觉中的基本任务，尽管在标准基准上取得了显著进展，但许多现实场景中的视觉目标并非单独的物体，而是由视觉状态、场景上下文、物体关系和人类活动定义的区域。现有的检测基准主要围绕物体实例构建，无法系统性地评估这些区域目标。为了解决这一问题，本文提出了区域检测任务，并构建了RegionDet基准，包含八类区域，如施工区、交叉口、损坏区域等，配备COCO风格的边界框标注和评估协议。通过对代表性的闭集和零样本/开放词汇检测器进行系统评估，结果显示闭集检测器在监督下能够部分学习区域级模式，而零样本/开放词汇检测器则面临严重挑战，揭示了当前视觉-语言检测器的强物体中心偏见。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统物体检测方法无法有效处理区域目标的问题。现有方法主要围绕物体实例构建，缺乏对由视觉状态和人类活动定义的区域的系统评估。
核心思路：论文提出区域检测任务，构建RegionDet基准，旨在扩展物体检测的范畴，支持对区域目标的定位与评估。通过引入八类区域，提供了更全面的检测框架。
技术框架：RegionDet基准包含八类区域，采用COCO风格的边界框标注和评估协议。研究中系统评估了闭集和零样本/开放词汇检测器，分析其在区域检测任务中的表现。
关键创新：最重要的创新在于提出了区域检测这一新任务，并构建了相应的基准，填补了现有物体检测方法在区域目标评估上的空白。
关键设计：在实验中，采用了不同的检测器进行比较，特别关注闭集检测器在监督学习下的表现与零样本检测器的局限性，揭示了当前视觉-语言检测器的物体中心偏见。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，闭集检测器在区域级模式学习上表现出一定能力，部分检测器在区域检测任务中取得了较好的效果。然而，零样本/开放词汇检测器的表现显著不佳，揭示了当前方法的局限性，强调了区域检测的挑战。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括城市监控、交通管理、社交场景分析等，能够帮助自动化系统更好地理解和处理复杂的场景信息。未来，RegionDet基准的发布将推动区域检测技术的发展，促进更智能的视觉理解系统的构建。
📄 摘要（原文）
Object detection is a fundamental task in computer vision and has achieved remarkable progress on standard benchmarks by localizing discrete and well-bounded object instances. However, many visual targets in real-world scenarios are not individual objects, but regions defined by visual states, scene context, object relations, and human activities, such as construction areas, damaged road regions, queues, group conversations, and vendor regions. Existing detection benchmarks are mainly built around object instances, providing limited support for systematically evaluating such region targets. To address this gap, we introduce Region Detection, a task that extends conventional object detection beyond object instances, and construct RegionDet, a benchmark for region target localization. RegionDet contains eight region categories, including Construction, Crossing, Damage, Queuing, Talking, Vendor, Waiting, and Walking, with COCO-style bounding-box annotations and evaluation protocols. We systematically evaluate representative closed-set and zero-shot/open-vocabulary detectors on RegionDet. Results show that closed-set detectors can partially learn region-level patterns under supervision, while zero-shot/open-vocabulary detectors struggle severely, revealing the strong object-centric bias of current vision-language detectors. Further analyses highlight key challenges in Region Detection, including weak boundary cues, strong context dependency, and insufficient relation-level region understanding. The RegionDet will be released.