27页综述，354篇参考文献！最详尽的视觉定位综述来了

视觉定位任务新入门必读！

原标题：27页综述，354篇参考文献！最详尽的视觉定位综述来了
文章来源：机器之心
内容字数：12488字

机器之心AIxiv专栏：视觉定位综述论文解读

本文对机器之心AIxiv专栏发布的肖麟慧博士关于视觉定位（Visual Grounding）的综述论文进行概要解读。该论文系统回顾了过去十年视觉定位任务的发展，尤其对近五年取得的重大进展进行了深入分析，内容详实，共计27页，参考文献354篇，堪称史上最详尽的视觉定位综述。

1. 视觉定位任务概述

视觉定位，又称指代表达理解或短语定位，旨在根据给定的文本描述在图像中定位特定区域。该任务模拟了人类社会对话中的指代关系，对人机交互、视觉问答等领域具有重要意义。论文详细阐述了视觉定位任务的基本概念、评估指标以及发展历史，并对数据、算法、算力这深度学习发展的三大要素在视觉定位中的作用进行了深入探讨。

2. 数据集与发展阶段

论文指出，高质量的训练数据对视觉定位至关重要。早期由于缺乏标注数据，研究主要集中在弱监督设置下。RefCOCO/+/g系列数据集的出现奠定了后续研究的基础。近年来，随着预训练模型（如VLP和MLLMs）的兴起，以及更大规模数据集（如GRIT）的出现，视觉定位的性能得到了显著提升。论文将视觉定位的发展分为三个阶段：2014年前的初期、2014-2020年的早期和2021年至今的高速发展时期，并对每个阶段的算法和技术路线进行了详细分析。

3. 不同设置下的视觉定位

论文系统地梳理了各种视觉定位设置，包括全监督、弱监督、半监督、无监督、零样本和广义视觉定位等。对每个设置的定义进行了精确阐述，并对不同设置下的基准测试结果进行了比较分析，旨在规范未来的研究，确保不同方法之间的公平比较。论文特别强调了全监督视觉定位的五种代表性模型框架，并对不同实验设置下的最先进结果进行了对比。

4. 进阶技术与应用

论文还探讨了若干与设置无关的进阶技术，例如NLP结构解析、场景图和图神经网络的应用以及模块化定位技术等。同时，论文介绍了视觉定位的广泛应用，包括定位式物体检测、指代定位计数、遥感视觉定位、医疗视觉定位、3D视觉定位、视频物体定位以及机器人和多智能体应用等。

5. 挑战与未来方向

论文总结了视觉定位领域当前面临的挑战，包括数据集受限、各种设置定义混乱以及缺乏系统性回顾等。并在此基础上，提出了未来研究方向，例如开发新的标准基准数据集，解决不同设置下公平比较的问题，以及探索更鲁棒和高效的视觉定位方法等。

6. 论文贡献

该综述论文的主要贡献在于：（1）系统总结了近十年视觉定位的发展；（2）对各种视觉定位设置进行了严格定义；（3）对现有数据集进行了整理并进行了性能预测；（4）总结了当前研究难点并提出了有价值的研究方向；（5）是目前视觉定位领域最全面的综述。

总之，这篇综述论文为视觉定位领域的研究者提供了全面、深入的参考，对推动该领域未来的发展具有重要意义。作者也承诺持续更新维护论文的项目仓库：https://github.com/linhuixiao/Awesome-Grounding。

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