视觉定位是计算机视觉与自然语言处理交叉的核心任务，旨在把自然语言描述或指令与图像（甚至 3D 场景）中的具体对象、区域或概念对应起来。给定一张图像和一段自由形式的文本，模型需要在图像中找出与文本语义匹配的 边界框（bbox） 或 像素级掩码，从而实现跨模态的语义对齐。
1. 任务划分
| 子任务 | 目标 | 典型输入/输出 |
|---|---|---|
| Phrase Localization（短语定位） | 对文本中出现的所有实体分别定位 | 多个 bbox（对应每个短语） |
| Referring Expression Comprehension (REC)（指代表达理解） | 定位文本中唯一指代的单个对象 | 单个 bbox |
| Referring Expression Segmentation (RES)（指代表达分割） | 在定位的基础上输出像素级分割掩码 | 掩码 + bbox |
这些子任务共同构成了视觉定位的基本框架。
2. 方法发展脉络
- 两阶段方法
- 单阶段方法
- 基于 Transformer 的方法
- 通过视觉‑语言 Transformer（如 ViLBERT、MDETR、SimVG）实现端到端特征交互，能够直接从全局视觉令牌和语言令牌预测位置，显著提升性能并简化模块。
- 预训练与大模型
3. 关键技术要素
| 要素 | 说明 |
|---|---|
| 跨模态特征对齐 | 采用双流编码器或统一 Transformer 将图像特征（CNN/ViT）与文本特征（BERT/Transformer）映射到同一语义空间。 |
| 注意力机制 | 多头注意力用于捕捉语言中指代词与视觉对象之间的细粒度对应关系。 |
| 空间提示（Position Prompt） | 在大语言模型中加入全局/局部位置信息，引导模型关注空间线索。 |
| 多任务学习 | 同时学习 REC、RES、属性预测等任务，提高模型的通用性。 |
| 弱/无监督学习 | 通过对齐图像‑文本对的自然共现或利用伪标签降低对标注框的依赖。 |
4. 常用数据集与评估指标
| 数据集 | 规模/特点 | 主要评估 |
|---|---|---|
| Flickr30k Entities | 30k 图像 + 句子实体标注 | IoU、Recall@K |
| RefCOCO / RefCOCO+ / RefCOCOg | 人工标注的指代表达 | IoU、Top‑K 准确率 |
| ReferItGame | 游戏式指代收集 | IoU、Recall |
| 3D‑VG（如 ScanRefer） | 3D 场景 + 语言描述 | 3D IoU、AP |
评估常用 Intersection‑over‑Union (IoU)、Recall@k、mAP 等指标。
5. 典型应用场景
- 视觉问答（Grounded VQA）：定位答案所在的图像区域。
- 图像字幕生成（Grounded Captioning）：在生成文字时指向对应视觉对象。
- 机器人与增强现实：根据自然语言指令在真实环境中定位目标，实现交互控制。
- 多模态检索：通过文本检索对应图像区域，提高检索精度。
- 视频理解：在视频帧中定位描述的动作或对象，实现细粒度视频检索。
6. 研究挑战与前沿方向
| 挑战 | 说明 |
|---|---|
| 跨句子长距离指代 | 需要捕捉文本中远距离的指代关系，当前模型仍易出现误定位。 |
| 开放词汇 & 零样本 | 对未见类别或新场景的定位能力仍受限，预训练大模型是突破口。 |
| 多模态推理解释性 | 需要让模型的定位过程可解释，以提升可信度。 |
| 3D 视觉定位 | 融合 3D 空间信息与语言的难度更大，标注成本高。 |
| 弱监督与少标注学习 | 减少对大量框标注的依赖，探索自监督或对比学习。 |
最新的综述指出，视觉定位已从传统两阶段检测向基于大模型的统一框架迁移，并在 视觉‑语言大模型（VLM）、多模态思维链、3D 开放词汇定位 等方向持续发力。
7. 小结
视觉定位是实现 语言 ↔ 视觉 精准对应的关键技术，涵盖从 短语定位、指代表达理解 到 像素级分割 的完整链路。它经历了 两阶段 → 单阶段 → Transformer → 大模型 的演进，已在 视觉问答、机器人交互、增强现实 等实际场景中发挥重要作用。当前的研究热点聚焦于 开放词汇、少标注学习、3D 场景定位 以及 模型解释性，未来将进一步推动多模态智能系统的实用化。
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