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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。
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关键要点
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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