10:28
官方账号arXiv cs.AI@Shihao Wang, Shilong Liu, Yuanguo Kuang, Xinyu Wei, Yangzhou Liu, Zhiqi Li, Yunze Man, Guo Chen, Andrew Tao, Guilin Liu, Jan Kautz, Lei Zhang, Zhiding Yu
精选
推荐理由：做视觉定位或目标检测的开发者，LocateAnything 的并行解码思路能直接提升推理效率，建议关注其开源数据和模型。
视觉定位
共 2 条相关 AI 资讯
5月27日
10:28
LocateAnything 提出并行框解码（PBD）方法，将边界框和点作为原子单元单步解码，替代传统序列化坐标生成，解决了几何结构耦合性差和推理瓶颈问题。该方法在保持框内几何一致性的同时，显著提升解码吞吐量和定位精度。团队还构建了包含1.38亿训练样本的大规模数据集 LocateAnything-Data，增强数据多样性。实验表明，LocateAnything 在多个基准上实现了速度与精度的新前沿，高IoU定位质量显著提升。这项工作展示了并行解码与大规模数据在统一视觉定位与检测中的互补优势。
5月25日
11:15
11:15
官方账号arXiv cs.AI@Rim Assouel, Amir Bar, Michal Drozdzal, Adriana Romero-Soriano
精选
推荐理由：PGT用低成本数据生成解决了MLLM细粒度视觉理解的瓶颈，做多模态模型训练或评估的团队可以直接用这个框架提升定位能力，值得一试。