這項(xiàng)由上海復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院丁恒輝教授團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)的開(kāi)創(chuàng)性研究，發(fā)表于2025年8月的arXiv預(yù)印本平臺(tái)，全面梳理了多模態(tài)指稱分割這一前沿技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀。有興趣深入了解的讀者可以通過(guò)論文編號(hào)arXiv:2508.00265v1訪問(wèn)完整研究?jī)?nèi)容。

要理解這項(xiàng)研究的重要性，我們可以用一個(gè)生活中的例子來(lái)開(kāi)始。當(dāng)你和朋友在一張合影中說(shuō)"幫我把那個(gè)穿紅衣服站在左邊的人圈出來(lái)"時(shí)，朋友能立刻明白你的意思并準(zhǔn)確指出那個(gè)人。這看似簡(jiǎn)單的過(guò)程，實(shí)際上涉及了復(fù)雜的視覺(jué)理解和語(yǔ)言理解的結(jié)合。而讓計(jì)算機(jī)也能做到這一點(diǎn)，正是多模態(tài)指稱分割技術(shù)要解決的核心問(wèn)題。

傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)就像一個(gè)只會(huì)按照固定清單工作的機(jī)器人，它只能識(shí)別預(yù)先設(shè)定好的物體類別，比如"人"、"車"、"狗"等。但現(xiàn)實(shí)世界遠(yuǎn)比這復(fù)雜得多。有時(shí)候我們需要找的不是簡(jiǎn)單的"人"，而是"那個(gè)正在跑步的穿藍(lán)色衣服的女孩"，或者"桌子上那個(gè)半滿的咖啡杯"。這就需要機(jī)器能夠理解自然語(yǔ)言的描述，并在復(fù)雜的視覺(jué)場(chǎng)景中精確地找到并分割出我們想要的目標(biāo)。

復(fù)旦大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)花費(fèi)了大量時(shí)間，系統(tǒng)性地整理和分析了這個(gè)領(lǐng)域超過(guò)600篇相關(guān)論文，就像編寫一本關(guān)于AI視覺(jué)理解技術(shù)的百科全書(shū)。他們發(fā)現(xiàn)，這個(gè)領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場(chǎng)技術(shù)革命，從最初只能處理靜態(tài)圖片的簡(jiǎn)單系統(tǒng)，發(fā)展到現(xiàn)在能夠理解視頻、音頻，甚至三維空間的復(fù)雜智能系統(tǒng)。

研究團(tuán)隊(duì)特別關(guān)注了幾個(gè)重要的技術(shù)發(fā)展方向。首先是從處理單一圖像發(fā)展到理解動(dòng)態(tài)視頻內(nèi)容。這就像從看靜態(tài)照片進(jìn)步到理解電影情節(jié)一樣，機(jī)器需要跟蹤物體在時(shí)間序列中的變化，理解運(yùn)動(dòng)軌跡和上下文關(guān)系。比如當(dāng)你說(shuō)"那只正在追球的小狗"時(shí)，系統(tǒng)不僅要識(shí)別狗，還要理解"追球"這個(gè)動(dòng)作，并在視頻的每一幀中準(zhǔn)確跟蹤這只狗的位置。

更令人興奮的是音視頻融合技術(shù)的發(fā)展。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，最新的系統(tǒng)已經(jīng)能夠同時(shí)處理視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)信息。這意味著當(dāng)你說(shuō)"那個(gè)正在彈鋼琴的人"時(shí)，系統(tǒng)不僅能看到畫面中的人，還能聽(tīng)到鋼琴聲，并將這兩種信息結(jié)合起來(lái)，更準(zhǔn)確地識(shí)別目標(biāo)。這種多感官融合的方法大大提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性，特別是在復(fù)雜場(chǎng)景中。

三維空間理解是另一個(gè)重要突破。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要處理平面圖像，但現(xiàn)實(shí)世界是立體的。新技術(shù)能夠理解三維空間中物體的位置關(guān)系，比如"沙發(fā)后面的那盞燈"或"桌子下面的那只貓"。這種空間理解能力對(duì)于機(jī)器人導(dǎo)航、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用至關(guān)重要。

研究團(tuán)隊(duì)還特別強(qiáng)調(diào)了一個(gè)叫做"廣義指稱表達(dá)"的概念。傳統(tǒng)系統(tǒng)假設(shè)每個(gè)描述只對(duì)應(yīng)一個(gè)目標(biāo)物體，但現(xiàn)實(shí)中的語(yǔ)言描述往往更加靈活和復(fù)雜。比如當(dāng)我們說(shuō)"所有正在跑步的人"時(shí)，可能指的是多個(gè)目標(biāo)；而說(shuō)"那只紫色的大象"時(shí)，如果場(chǎng)景中根本沒(méi)有大象，系統(tǒng)應(yīng)該能夠判斷出這是一個(gè)無(wú)效的描述。這種更加靈活和智能的理解能力，讓機(jī)器的行為更接近人類的認(rèn)知方式。

在技術(shù)架構(gòu)方面，研究團(tuán)隊(duì)總結(jié)了一套通用的系統(tǒng)設(shè)計(jì)框架，就像搭建房屋的標(biāo)準(zhǔn)施工流程一樣。這個(gè)框架包括幾個(gè)關(guān)鍵組成部分：首先是特征提取模塊，它負(fù)責(zé)從不同類型的輸入（圖像、文本、音頻等）中提取有用的信息特征；然后是多模態(tài)融合模塊，它將來(lái)自不同渠道的信息進(jìn)行整合和對(duì)齊；接著是時(shí)序處理模塊，專門處理視頻等時(shí)間序列數(shù)據(jù)；最后是分割輸出模塊，負(fù)責(zé)生成最終的精確分割結(jié)果。

研究團(tuán)隊(duì)詳細(xì)分析了兩種主要的技術(shù)路線。第一種是"兩階段方法"，類似于先海選再精選的過(guò)程。系統(tǒng)首先生成所有可能的候選區(qū)域，然后根據(jù)語(yǔ)言描述選擇最匹配的那個(gè)。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是準(zhǔn)確性較高，但計(jì)算量大，處理速度相對(duì)較慢。第二種是"端到端方法"，就像一氣呵成的表演，系統(tǒng)直接從輸入生成最終結(jié)果，效率更高但技術(shù)難度更大。

在深入研究各種技術(shù)細(xì)節(jié)時(shí)，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)Transformer架構(gòu)的引入是這個(gè)領(lǐng)域的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。這種技術(shù)最初在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域大放異彩，后來(lái)被成功應(yīng)用到視覺(jué)理解任務(wù)中。Transformer的強(qiáng)大之處在于它能夠有效地處理長(zhǎng)距離的依賴關(guān)系，無(wú)論是文本中詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，還是圖像中不同區(qū)域之間的空間關(guān)系。

研究團(tuán)隊(duì)特別關(guān)注了訓(xùn)練目標(biāo)的設(shè)計(jì)。讓機(jī)器學(xué)會(huì)準(zhǔn)確分割目標(biāo)，需要精心設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)。除了基本的分割準(zhǔn)確性要求外，還需要考慮多模態(tài)信息的對(duì)齊一致性、時(shí)序連貫性等多個(gè)方面。這就像訓(xùn)練一個(gè)全能運(yùn)動(dòng)員，不僅要練習(xí)單項(xiàng)技能，還要注重各項(xiàng)技能之間的協(xié)調(diào)配合。

在數(shù)據(jù)集建設(shè)方面，研究團(tuán)隊(duì)整理了這個(gè)領(lǐng)域的主要基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集就像訓(xùn)練AI系統(tǒng)的教科書(shū)，涵蓋了各種不同的場(chǎng)景和任務(wù)。從最早的RefCOCO系列數(shù)據(jù)集開(kāi)始，到最新的包含視頻、音頻等多模態(tài)信息的復(fù)雜數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)的豐富程度和復(fù)雜度在不斷提升。每個(gè)數(shù)據(jù)集都有其特色和側(cè)重點(diǎn)：有些專注于靜態(tài)圖像中的精確定位，有些強(qiáng)調(diào)視頻中的時(shí)序跟蹤，還有些突出音視頻信息的融合處理。

在評(píng)估方法方面，研究團(tuán)隊(duì)介紹了多種評(píng)價(jià)指標(biāo)。最基礎(chǔ)的是IoU（交并比），它衡量預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)目標(biāo)的重疊程度，就像比較兩個(gè)圓圈的重疊面積一樣簡(jiǎn)單直觀。除此之外，還有累積IoU、精確度等多種指標(biāo)，從不同角度評(píng)估系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。對(duì)于視頻任務(wù)，還需要額外考慮時(shí)序一致性和邊界準(zhǔn)確性等因素。

研究團(tuán)隊(duì)深入分析了弱監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用。傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)需要大量精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這個(gè)過(guò)程既耗時(shí)又昂貴，就像需要專業(yè)老師一對(duì)一輔導(dǎo)一樣成本高昂。而弱監(jiān)督學(xué)習(xí)只需要粗略的標(biāo)注信息，比如只標(biāo)注目標(biāo)物體的邊界框而不是精確的像素級(jí)分割，這大大降低了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的成本。半監(jiān)督學(xué)習(xí)則介于兩者之間，使用少量精確標(biāo)注的數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

零樣本學(xué)習(xí)是另一個(gè)令人興奮的研究方向。這種技術(shù)讓系統(tǒng)能夠處理訓(xùn)練時(shí)從未見(jiàn)過(guò)的類別，就like一個(gè)優(yōu)秀的學(xué)生能夠舉一反三，將已學(xué)知識(shí)應(yīng)用到新的情況中。這主要依賴于預(yù)訓(xùn)練的大型視覺(jué)語(yǔ)言模型，如CLIP等，這些模型已經(jīng)學(xué)習(xí)了大量的視覺(jué)和語(yǔ)言知識(shí)，能夠理解各種概念之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

在實(shí)際應(yīng)用方面，研究團(tuán)隊(duì)展示了這項(xiàng)技術(shù)的廣闊前景。在圖像編輯領(lǐng)域，用戶可以通過(guò)自然語(yǔ)言描述來(lái)指定要編輯的區(qū)域，比如說(shuō)"把那朵紅玫瑰變成白色的"，系統(tǒng)就能自動(dòng)識(shí)別并修改相應(yīng)區(qū)域。在機(jī)器人技術(shù)中，機(jī)器人可以根據(jù)語(yǔ)言指令準(zhǔn)確抓取指定的物體，比如"拿起桌上那個(gè)半空的水杯"。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，這項(xiàng)技術(shù)有助于更好地理解復(fù)雜的交通場(chǎng)景，準(zhǔn)確識(shí)別和跟蹤各種交通參與者。

研究團(tuán)隊(duì)還詳細(xì)介紹了推理分割這一新興方向。這種技術(shù)不再滿足于簡(jiǎn)單的物體識(shí)別，而是要求系統(tǒng)具備邏輯推理能力。比如當(dāng)用戶說(shuō)"分割出那個(gè)最可能含有維生素C的食物"時(shí)，系統(tǒng)需要結(jié)合常識(shí)知識(shí)進(jìn)行推理，判斷畫面中哪些食物富含維生素C。這種能力的實(shí)現(xiàn)主要依賴于大型語(yǔ)言模型的強(qiáng)大推理能力。

在技術(shù)挑戰(zhàn)方面，研究團(tuán)隊(duì)識(shí)別了幾個(gè)關(guān)鍵難點(diǎn)。首先是多模態(tài)信息融合的挑戰(zhàn)，不同模態(tài)的信息具有不同的特征和表示方式，如何有效地將它們結(jié)合起來(lái)是一個(gè)復(fù)雜的技術(shù)問(wèn)題。其次是實(shí)時(shí)性要求，特別是在視頻處理任務(wù)中，系統(tǒng)需要在保證準(zhǔn)確性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理。再次是泛化能力，系統(tǒng)需要能夠處理訓(xùn)練時(shí)未見(jiàn)過(guò)的新場(chǎng)景和新類別。

研究團(tuán)隊(duì)特別強(qiáng)調(diào)了大型語(yǔ)言模型和多模態(tài)大模型對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的革命性影響。這些模型帶來(lái)了強(qiáng)大的語(yǔ)言理解和推理能力，讓系統(tǒng)能夠處理更加復(fù)雜和抽象的指稱表達(dá)。比如理解"那個(gè)看起來(lái)最開(kāi)心的人"這樣包含情感判斷的描述，或者"最后一個(gè)進(jìn)入房間的人"這樣需要時(shí)序推理的表達(dá)。

在性能評(píng)估方面，研究團(tuán)隊(duì)提供了詳細(xì)的基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果。他們比較了不同方法在各種數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，從多個(gè)維度分析了各種技術(shù)路線的優(yōu)缺點(diǎn)?？傮w來(lái)說(shuō)，基于Transformer的端到端方法在大多數(shù)任務(wù)上都展現(xiàn)出了最佳性能，而結(jié)合大型語(yǔ)言模型的方法在處理復(fù)雜推理任務(wù)時(shí)表現(xiàn)突出。

研究團(tuán)隊(duì)還關(guān)注了計(jì)算效率和實(shí)際部署的問(wèn)題。雖然大型模型能夠提供更好的性能，但它們通常需要大量的計(jì)算資源，這限制了在移動(dòng)設(shè)備等資源受限環(huán)境中的應(yīng)用。因此，模型壓縮、知識(shí)蒸餾等技術(shù)變得越來(lái)越重要，它們能夠在保持較好性能的同時(shí)顯著降低計(jì)算需求。

在數(shù)據(jù)增強(qiáng)方面，研究團(tuán)隊(duì)討論了針對(duì)指稱分割任務(wù)的特殊數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法可能會(huì)破壞語(yǔ)言描述與視覺(jué)內(nèi)容之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，因此需要專門設(shè)計(jì)的增強(qiáng)策略。比如在進(jìn)行幾何變換時(shí)，需要相應(yīng)地調(diào)整語(yǔ)言描述中的空間關(guān)系詞；在進(jìn)行顏色變換時(shí)，需要考慮描述中的顏色詞匯。

研究團(tuán)隊(duì)還探討了跨語(yǔ)言和跨文化的泛化問(wèn)題。不同語(yǔ)言對(duì)于空間關(guān)系、顏色、形狀等概念可能有不同的表達(dá)方式，這給模型的跨語(yǔ)言泛化帶來(lái)了挑戰(zhàn)。同時(shí)，不同文化背景下對(duì)于同一視覺(jué)場(chǎng)景可能有不同的理解和描述習(xí)慣，這也需要在模型設(shè)計(jì)時(shí)加以考慮。

在技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)方面，研究團(tuán)隊(duì)預(yù)測(cè)了幾個(gè)重要方向。首先是向更加通用化的多任務(wù)學(xué)習(xí)發(fā)展，單一的模型能夠同時(shí)處理分割、檢測(cè)、跟蹤等多種任務(wù)。其次是向更強(qiáng)的推理能力發(fā)展，系統(tǒng)不僅能理解直接的視覺(jué)描述，還能進(jìn)行復(fù)雜的邏輯推理和常識(shí)推理。第三是向更好的實(shí)時(shí)性能發(fā)展，通過(guò)算法優(yōu)化和硬件加速實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理能力。

研究團(tuán)隊(duì)還討論了倫理和安全問(wèn)題。隨著技術(shù)能力的提升，如何防止惡意使用成為一個(gè)重要考慮。比如在隱私保護(hù)方面，精確的目標(biāo)分割能力可能被用于未授權(quán)的人員識(shí)別和跟蹤。在虛假信息傳播方面，精確的內(nèi)容編輯能力可能被用于制作誤導(dǎo)性的媒體內(nèi)容。

在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面，研究團(tuán)隊(duì)看到了巨大的商業(yè)潛力。從內(nèi)容創(chuàng)作到智能制造，從醫(yī)療診斷到安防監(jiān)控，這項(xiàng)技術(shù)都有廣闊的應(yīng)用前景。特別是在人機(jī)交互領(lǐng)域，自然語(yǔ)言指稱分割技術(shù)能夠讓人機(jī)交互變得更加直觀和高效。

研究團(tuán)隊(duì)最后強(qiáng)調(diào)，盡管這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，但仍然面臨許多挑戰(zhàn)。如何在保持高精度的同時(shí)提高處理速度，如何處理更加復(fù)雜和歧義的語(yǔ)言表達(dá)，如何在不同領(lǐng)域和場(chǎng)景中保持良好的泛化能力，這些都是未來(lái)研究需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。

說(shuō)到底，這項(xiàng)技術(shù)的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣理解和感知世界。當(dāng)我們對(duì)著手機(jī)說(shuō)"幫我找出這張照片里那個(gè)笑得最燦爛的小朋友"時(shí)，手機(jī)能夠立刻明白我們的意思并準(zhǔn)確地標(biāo)記出來(lái)。當(dāng)我們告訴家庭機(jī)器人"把客廳茶幾上那本封面是藍(lán)色的書(shū)拿給我"時(shí)，機(jī)器人能夠準(zhǔn)確理解并執(zhí)行任務(wù). 這種人機(jī)交互方式將徹底改變我們與數(shù)字世界的互動(dòng)方式，讓技術(shù)變得更加貼近人類的自然認(rèn)知習(xí)慣。

這項(xiàng)研究不僅為學(xué)術(shù)界提供了一個(gè)全面的技術(shù)roadmap，也為產(chǎn)業(yè)界的技術(shù)發(fā)展指明了方向。隨著計(jì)算能力的不斷提升和算法的持續(xù)優(yōu)化，我們有理由相信，在不遠(yuǎn)的將來(lái)，這種智能化的視覺(jué)理解技術(shù)將走進(jìn)千家萬(wàn)戶，成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠帧?/p>

Q&A

Q1：多模態(tài)指稱分割技術(shù)能做什么？和普通的圖像識(shí)別有什么區(qū)別？

A：多模態(tài)指稱分割技術(shù)能讓機(jī)器根據(jù)自然語(yǔ)言描述準(zhǔn)確找出并分割特定目標(biāo)，比如"那個(gè)穿紅衣服正在跑步的女孩"。普通圖像識(shí)別只能識(shí)別預(yù)設(shè)類別如"人""車"，而這項(xiàng)技術(shù)能理解復(fù)雜的語(yǔ)言描述，處理位置、動(dòng)作、屬性等多維信息，還能同時(shí)處理圖像、視頻、音頻等多種輸入。

Q2：這項(xiàng)技術(shù)現(xiàn)在發(fā)展到什么程度了？普通人能用到嗎？

A：目前技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，能處理靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)視頻甚至三維空間的復(fù)雜場(chǎng)景。在手機(jī)拍照、視頻編輯、智能家居等領(lǐng)域已經(jīng)有初步應(yīng)用。雖然還沒(méi)有完全普及，但像智能手機(jī)的相冊(cè)搜索、視頻編輯軟件的智能選區(qū)等功能，其實(shí)已經(jīng)在使用類似技術(shù)。

Q3：多模態(tài)指稱分割技術(shù)的主要難點(diǎn)是什么？

A：主要難點(diǎn)包括：如何準(zhǔn)確理解復(fù)雜的自然語(yǔ)言描述，特別是帶有推理性質(zhì)的表達(dá)；如何處理視頻中目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)和變化；如何融合視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等多種信息；如何在保證準(zhǔn)確性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理。此外，不同語(yǔ)言文化背景的差異、計(jì)算資源限制等也是重要挑戰(zhàn)。