ECCV 2024 | 提升GPT-4V、Gemini检测任务性能，你需要这种提示范式
内容提要
浙江大学、上海人工智能实验室和牛津大学联合提出了DetToolChain，一种释放多模态大语言模型检测能力的新提示范式。DetToolChain通过设计视觉提示和检测推理提示，能够让多模态大模型学会精确检测，无需训练。实验证明，DetToolChain在多个任务上表现出优越性能，包括开放词汇检测、描述目标检测、指称表达理解和定向目标检测。
关键要点
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浙江大学、上海人工智能实验室和牛津大学联合提出DetToolChain，释放多模态大语言模型的检测能力。
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DetToolChain通过视觉提示和检测推理提示，让多模态大模型无需训练即可学会精确检测。
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DetToolChain在开放词汇检测、描述目标检测、指称表达理解和定向目标检测等任务上表现优越。
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DetToolChain的设计包括视觉处理提示和检测推理提示，增强模型的空间理解能力。
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DetToolChain的工作流程包括格式化输入、分解任务、执行提示和返回最终响应。
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视觉处理提示包括区域放大器、空间测量标准和场景图像解析器，提升检测能力。
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检测推理提示通过问题洞察引导、空间关系探索和上下文对象预测，增强预测框的可靠性。
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实验结果显示，DetToolChain在开放词汇检测和指称表达理解上超越了微调方法。
延伸问答
DetToolChain是什么？
DetToolChain是一种新提示范式，旨在释放多模态大语言模型的检测能力，无需训练即可实现精确检测。
DetToolChain如何提升多模态大模型的检测能力？
DetToolChain通过设计视觉提示和检测推理提示，帮助模型更好地理解位置信息和空间关系，从而提升检测能力。
DetToolChain在检测任务中表现如何？
DetToolChain在开放词汇检测、描述目标检测、指称表达理解和定向目标检测等任务上表现优越，超越了微调方法。
DetToolChain的工作流程是怎样的？
DetToolChain的工作流程包括格式化输入、分解任务、执行提示和返回最终响应四个步骤。
DetToolChain使用了哪些视觉处理提示？
DetToolChain使用了区域放大器、空间测量标准和场景图像解析器等视觉处理提示，以增强模型的检测能力。
DetToolChain的检测推理提示有什么作用？
检测推理提示通过问题洞察引导、空间关系探索和上下文对象预测，增强了模型的预测框可靠性。
