| （一）文章信息 |

• 标题：Object detection with multimodal large vision-language models: An in-depth review
• 期刊：《Information Fusion》(中科院1区Top, IF=14.8 )
• 作者：Ranjan Sapkota, et al.
• doi: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.103575

（二）研究背景

近年来，计算机视觉（Computer Vision, CV）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的深度融合成为人工智能领域的重要趋势。在其中，对象检测（Object Detection, OD）作为基础性任务，广泛应用于自动驾驶、视频监控、医疗影像分析和人机交互等场景。然而，传统对象检测方法往往依赖单一模态图像信息，缺乏跨模态语义理解能力。这种局限性导致其在处理复杂环境（如遮挡、模糊、细粒度分类）时表现不佳。

大型视觉语言模型（Large Vision-Language Models, LVLMs）的兴起，为解决这一问题提供了新思路。其通过大规模预训练，能够在视觉与语言模态之间建立深层联系，实现多模态语义对齐和跨模态推理。这不仅扩展了对象检测的能力边界，也提升了模型在零样本学习、开放词汇检测和多场景泛化等方面的表现。同时，LVLMs与检测任务的结合，能够借助自然语言提示词（prompts）实现类无关检测，使得检测模型从“封闭标签集合”迈向“开放世界识别”。

因此，本文系统梳理了多模态大模型在对象检测中的研究进展，回顾了基础理论、关键技术路线、典型模型框架与应用实践，分析其在精度、效率、鲁棒性和泛化能力上的提升，并讨论现存的挑战与未来方向。该综述旨在为后续研究提供参考框架，推动对象检测从单一模态感知迈向多模态理解和推理的新阶段。

（三）研究数据与方法

本文综述采用的方法主要包括三个方面：文献回顾、技术分类和模型比较。首先，作者系统梳理了近年来在顶级会议和期刊上发表的与LVLMs相关的对象检测研究，涵盖CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR等会议，以及TPAMI、IJCV等权威期刊。其次，按照研究技术路径，本文将方法划分为几大类：基于提示学习的检测方法、开放词汇检测（Open-Vocabulary Detection, OVD）、跨模态特征对齐、融合型模型设计等。每一类方法都通过典型代表模型进行讲解，包括CLIP、GLIP、DetCLIP、OWL-ViT等。

在数据方面，本文重点分析了LVLMs对象检测研究常用的数据集和基准测试。其中包括COCO、LVIS、Objects365、OpenImages等大规模检测数据集，以及Flickr30k、Visual Genome等图文对齐语料。部分研究还采用跨领域数据，如医疗影像（X-ray、CT）、遥感影像和自动驾驶场景数据，用以验证LVLMs的跨模态泛化能力。

此外，本文还综述了评估指标的演变，从传统的mAP（mean Average Precision）扩展到零样本检测精度、长尾类别识别能力、跨领域迁移性能和多模态对齐效果。通过对比不同方法在这些数据集与指标上的实验结果，本文总结了LVLMs在对象检测中的进展与不足，为研究者提供了系统的参考。

（四）研究结果

通过对已有研究的系统梳理，本文得到以下主要结果与发现：

1.多模态融合显著提升检测能力

LVLMs通过图像和文本的联合建模，使检测模型能够基于自然语言提示进行类无关检测。例如，GLIP和DetCLIP等方法通过对齐图文特征，在零样本检测任务上明显优于传统方法。实验结果表明，这类方法在长尾类别和开放世界检测中取得了较高的mAP值，证明了跨模态表示的有效性。

2.开放词汇检测成为研究热点

传统检测模型仅能识别训练集中的有限类别，而LVLMs利用大规模语义嵌入空间，使模型能够识别训练中未出现的类别（unseen classes）。例如，OWL-ViT在零样本目标检测中展现出卓越性能，能够通过输入文本提示直接检测类别。这大幅拓展了检测模型的应用边界，特别适用于动态、开放的真实场景。

3.提示学习提高模型灵活性

提示（Prompt）设计在LVLMs对象检测中发挥关键作用。研究表明，通过优化文本提示或学习可调节的提示向量，模型的检测精度和鲁棒性可以显著提升。一些方法提出了自动提示学习机制，减少人工依赖，提高跨任务适配能力。

4.跨领域泛化能力增强

LVLMs在跨模态预训练阶段使用了大规模多样化语料，因此在跨领域检测任务（如医疗、遥感、自动驾驶）中表现出较强的迁移能力。研究结果显示，即使在训练数据缺乏的场景中，模型仍能保持较高的检测准确率。

5.挑战与局限性

尽管取得进展，但研究也揭示了若干不足：（1）推理速度与计算成本高，难以满足实时应用需求；（2）在小目标、密集目标检测中表现仍有限；（3）跨语言、多文化场景下的语义理解存在偏差；（4）对高质量标注和大规模预训练资源依赖严重，存在数据与算力壁垒。

（五）研究结论

本文通过系统综述，总结了多模态大视觉语言模型在对象检测领域的最新进展。研究表明，LVLMs通过引入跨模态特征对齐与提示学习机制，不仅显著提升了检测精度，还增强了模型的开放性与泛化能力，使其能够在零样本和跨领域任务中表现优异。这一趋势推动对象检测从封闭标签集走向开放世界识别，拓展了人工智能在多样化应用场景中的潜力。然而，研究也指出当前LVLMs在计算成本、实时性、数据依赖和跨文化适配性方面仍存在瓶颈，制约了其大规模应用。未来的研究方向包括：提升模型效率以适应实时检测需求；加强多语言和多文化语义适配；发展轻量化训练与推理方法以降低算力成本；构建更丰富、更公平的数据集以减少偏差。这些努力将进一步推动对象检测技术的普及与落地。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等

博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

适合人群

• 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
• IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
• IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
• 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
  

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。

顶尖师资，深耕AI大模型前沿技术

实战专家亲授，让你少走弯路

一对一学习规划，职业生涯指导

• 真实商业项目实训
• 大厂绿色直通车

人才库优秀学员参与真实商业项目实训

以商业交付标准作为学习标准，具备真实大模型项目实践操作经验可写入简历，支持项目背调

大厂绿色直通车，冲击行业高薪岗位

文中涉及到的完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】