检测一切！Visual Prompting：视觉提示扩展检测模型能力

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宣传一下最近我们 做的几个工作，集中在通过视觉提示(visual prompt)来扩展检测模型的能力，例如open-set和counting的English。code/demo/API都已经可用！

DINOv:

论文：arxiv.org/pdf/2311.13601

主页：github.com/UX-Decoder/DINOv

T-Rex：

论文：arxiv.org/abs/2311.13596

主页：github.com/IDEA-Research/T-Rex

T-Rex2: 

论文：arxiv.org/pdf/2403.14610

主页：deepdataspace.com/playground/ivp

大型语言模型（LLMs）中的上下文提示(in-context prompting) 已成为提高模型能力的方法，但在视觉领域，这个想法被探索得较少。现有的视觉提示方法专注于refering segmentation来分割最相关的对象，未能解决许多通用视觉任务，如open-set分割和检测

DINOv探索的是通过visual prompt来实现visual in-context learning，例如要检测一个新的物体或者某些难以描述的物体，只需要给模型几个样例，模型就可以在target image里面把想要的物体都检测出来。

T-Rex探索的是通过visual prompt来解决counting问题。counting问题往往比较密集且物体不太好用文本描述，把counting问题转化为检测问题并通过visual prompt能更加高效地处理counting问题。

T-Rex2则进一步把visual prompt和text prompt融合到一个模型里面，进一步提升检测能力。

T-Rex2接受多种格式的输入，包括文本提示、视觉提示以及两者的组合，因此它可以通过在两种提示模式之间切换来处理不同的场景。我们的实验表明，T-Rex2在各种场景下展现出出色的zero-shot目标检测能力。我们展示了文本提示和视觉提示可以在协同作用中相互受益，这对于覆盖大规模且复杂的实际场景至关重要。

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