Image Grounding¶
Image Grounding：”grounding” 的意思是将自然语言描述与图像中的特定区域进行对齐和关联。这种任务通常涉及模型理解语言表达，并定位图像中与之对应的区域。
Grounding 是一种语言和视觉的桥接技术，核心是让机器理解并将语言和图像中的具体内容关联起来。
在微调过程中，grounding 的重点是通过标注数据增强模型的定位能力，从而在语言与图像的交互任务中表现更好。
定义¶
在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域，grounding 指的是：
将文本（例如单词、短语或句子）与图像中相关的对象、区域或场景进行匹配
具体来说，grounding 是一个将抽象的语言信息“落地”到具体的图像内容上的过程
例如:
输入文本：a dog lying on a couch
图像输出：定位并框出图像中沙发上的狗。
Grounding 的常见方法和流程¶
数据格式:
图像 + 文本描述（如短语或句子）
目标区域标注（如边界框、掩码等）
模型架构:
视觉模型（如 ResNet、ViT）：提取图像特征
文本模型（如 Transformer、BERT）：处理语言特征
多模态融合模块：结合语言和视觉特征，学习跨模态表示
微调目标:
区域分类任务： 预测文本与哪个图像区域最相关
位置回归任务： 精确定位文本对应区域的位置（如边界框坐标）
应用场景¶
自动驾驶： 识别语言指令（如“前方有行人”），并将其与图像中的具体位置关联。
医疗影像分析： 将医生的描述（如“肿瘤位于右上角”）定位到影像中具体区域。
人机交互： 在虚拟助手中实现对图像的语言描述与理解，例如“请把红色杯子放到右边”。