如何评价谷歌提出的 Pix2Seq：将目标检测看成语言建模，效果超过 DETR？
谷歌提出的 Pix2Seq 项目，确实为目标检测领域带来了令人耳目一新的思路。它将原本依赖于边界框回归和分类的任务，巧妙地转化为了一个序列到序列（Seq2Seq）的语言建模问题，并且在实验中展现出了超越 DETR（DEtection TRansformer）的潜力。要评价 Pix2Seq，我们需要深入理解它的核心思想、技术实现以及其带来的影响。
核心思想：将目标检测视为“翻译”任务
一直以来，目标检测任务的传统做法是预测边界框的坐标 (x, y, w, h) 和对象的类别。而 Pix2Seq 的革命性之处在于，它不直接输出这些数值，而是将整个目标检测过程“翻译”成一串由数字组成的“句子”。这个“句子”的每个“词”都代表了目标检测的某个关键信息。
具体来说，Pix2Seq 的“语言”是这样的：
类别编码： 每个对象的类别（例如，人、汽车、狗）会被映射成一个唯一的数字 ID。
坐标编码： 对象的边界框坐标（例如，中心点 x, 中心点 y, 宽度, 高度）也会被离散化并编码成数字 ID。这里需要注意的是，并不是直接将浮点数坐标编码，而是将它们的相对位置和大小进行编码，使其能够被模型理解为离散的“词汇”。
特殊 Token： 类似于自然语言处理中的 `` (Start of Sequence) 和 `` (End of Sequence) token，Pix2Seq 也引入了特殊的 token 来标记句子的开始和结束，以及在句子中表示“没有更多对象”的含义。
因此，一个包含三个对象的图像，其 Pix2Seq 输出可能看起来像这样：
` [人_ID] [人_框_ID_1] [汽车_ID] [汽车_框_ID_2] [狗_ID] [狗_框_ID_3] `
其中 `[人_ID]` 代表“人”这个类别，`[人_框_ID_1]` 代表第一个“人”的边界框编码，以此类推。
技术实现：基于 Transformer 的生成模型
要实现将图像信息“翻译”成序列，Transformer 模型是自然而然的选择。Pix2Seq 架构主要包含两个部分：
1. 编码器 (Encoder): 这一部分负责从输入的图像中提取高级别的视觉特征。通常会使用一个卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，例如 ResNet，然后将提取到的特征图展平并送入 Transformer 的编码器中。编码器中的自注意力机制能够捕捉图像中不同区域之间的空间关系。
2. 解码器 (Decoder): 这是 Pix2Seq 的核心。解码器接收编码器输出的视觉特征，并使用一个自回归（Autoregressive）的方式生成目标检测的序列。也就是说，它一次预测一个“词”（数字 ID），直到生成 `` token。
自回归预测： 解码器在预测当前位置的 token 时，会参考之前所有已经生成的 token。这种方式与语言模型生成句子非常相似。
条件生成： 解码器在生成每个 token 时，不仅会参考已经生成的序列，还会接收来自编码器的视觉信息作为条件。这就保证了生成的序列与图像内容相关。
效果超越 DETR 的原因推测
DETR 已经是一个非常成功的端到端目标检测模型，它也使用了 Transformer 架构，但其直接输出的是一组固定数量的边界框和类别预测。Pix2Seq 之所以能够超越 DETR，可以从以下几个方面进行分析：
1. 序列建模的灵活性：
可变数量的输出： DETR 为了简化输出，会预测一个固定数量的边界框（例如，100 个）。如果图像中的对象数量超过了这个数量，或者模型预测的“无效”边界框过多，可能会影响性能。而 Pix2Seq 通过生成一个变长的序列，天然地解决了这个问题。它生成的序列长度与图像中对象的数量更直接地对应。
统一的输出格式： 将所有信息（类别和坐标）统一为序列 tokens，使得模型可以学习更通用的模式，而无需设计复杂的、针对不同输出（分类、回归）的损失函数。
2. 更强的上下文学习能力：
语言模型的优势： 语言模型在学习长距离依赖关系和上下文信息方面有着天然的优势。Pix2Seq 将目标检测转换为语言建模，能够让模型更好地理解对象之间的空间关系、遮挡关系以及全局的场景结构。例如，模型可以学习到“一辆汽车后面可能跟着另一辆汽车”这样的序列模式。
更精细的编码： 将坐标也视为离散 token，使得模型可以通过学习不同坐标编码之间的关系来理解更精细的空间信息，而不是仅仅进行浮点数回归。
3. 训练目标的统一性：
端到端的序列生成： Pix2Seq 的训练目标是直接预测正确的 token 序列，这使得整个模型可以进行端到端的联合优化，每一个组件都为了生成这个序列而服务，避免了传统方法中可能存在的局部最优问题。
与 DETR 的对比：
| 特征 | DETR | Pix2Seq |
| : | : | : |
| 核心思想 | 将目标检测视为集合预测问题 | 将目标检测视为序列生成（语言建模）问题 |
| 输出格式 | 一组固定数量的边界框 + 类别 | 一个变长序列，包含类别和边界框的离散编码 |
| 预测方式 | 直接预测边界框坐标和类别 | 自回归生成类别和坐标的离散 token |
| 上下文 | 通过 Transformer 关注不同候选框之间的关系 | 通过序列模型捕捉对象之间的空间和全局上下文关系 |
| 优势 | 端到端，无需 NMS（非极大值抑制） | 灵活性高，可处理变数量对象，可能具备更强的上下文理解 |
| 挑战 | 训练收敛慢，对小物体的检测效果有待提升 | 编码和解码策略需要精细设计，离散化可能引入误差 |
潜在影响与未来展望
Pix2Seq 的方法论非常有启发性，它不仅仅局限于目标检测，其将视觉问题转化为语言建模的思想，在计算机视觉的其他领域（如图像字幕生成、视觉问答、场景理解等）也具有广泛的应用前景。
统一的视觉语言表示： Pix2Seq 的成功表明，通过合适的编码策略，可以将复杂的视觉信息转化为序列，与自然语言模型进行更紧密的融合。这为构建更强大的多模态模型提供了新的路径。
更灵活的视觉推理： 序列建模的方式允许模型学习更复杂的推理模式，例如，在理解图像时，不仅要识别对象，还要理解它们之间的相互作用和上下文关系。
对不同任务的通用性： 这种将视觉信息序列化的方法，有望被推广到更广泛的视觉任务中，只需要调整“语言”的定义和训练数据即可。
当然，Pix2Seq 也面临一些挑战，例如如何设计更有效的坐标离散化和编码方案，以及如何进一步优化模型的训练效率和泛化能力。但是，其所展现出的强大性能和开创性思想，无疑为目标检测乃至整个计算机视觉领域打开了新的大门。它证明了，有时候将一个复杂的问题“翻译”成另一个我们更熟悉的领域（如语言）进行处理，可能会带来意想不到的突破。
核心思想：将目标检测视为“翻译”任务
一直以来，目标检测任务的传统做法是预测边界框的坐标 (x, y, w, h) 和对象的类别。而 Pix2Seq 的革命性之处在于，它不直接输出这些数值，而是将整个目标检测过程“翻译”成一串由数字组成的“句子”。这个“句子”的每个“词”都代表了目标检测的某个关键信息。
具体来说，Pix2Seq 的“语言”是这样的：
类别编码： 每个对象的类别（例如，人、汽车、狗）会被映射成一个唯一的数字 ID。
坐标编码： 对象的边界框坐标（例如，中心点 x, 中心点 y, 宽度, 高度）也会被离散化并编码成数字 ID。这里需要注意的是，并不是直接将浮点数坐标编码，而是将它们的相对位置和大小进行编码，使其能够被模型理解为离散的“词汇”。
特殊 Token： 类似于自然语言处理中的 `
因此，一个包含三个对象的图像，其 Pix2Seq 输出可能看起来像这样：
`
其中 `[人_ID]` 代表“人”这个类别，`[人_框_ID_1]` 代表第一个“人”的边界框编码，以此类推。
技术实现：基于 Transformer 的生成模型
要实现将图像信息“翻译”成序列，Transformer 模型是自然而然的选择。Pix2Seq 架构主要包含两个部分：
1. 编码器 (Encoder): 这一部分负责从输入的图像中提取高级别的视觉特征。通常会使用一个卷积神经网络（CNN）作为特征提取器，例如 ResNet，然后将提取到的特征图展平并送入 Transformer 的编码器中。编码器中的自注意力机制能够捕捉图像中不同区域之间的空间关系。
2. 解码器 (Decoder): 这是 Pix2Seq 的核心。解码器接收编码器输出的视觉特征，并使用一个自回归（Autoregressive）的方式生成目标检测的序列。也就是说，它一次预测一个“词”（数字 ID），直到生成 `
自回归预测： 解码器在预测当前位置的 token 时，会参考之前所有已经生成的 token。这种方式与语言模型生成句子非常相似。
条件生成： 解码器在生成每个 token 时，不仅会参考已经生成的序列，还会接收来自编码器的视觉信息作为条件。这就保证了生成的序列与图像内容相关。
效果超越 DETR 的原因推测
DETR 已经是一个非常成功的端到端目标检测模型，它也使用了 Transformer 架构，但其直接输出的是一组固定数量的边界框和类别预测。Pix2Seq 之所以能够超越 DETR，可以从以下几个方面进行分析：
1. 序列建模的灵活性：
可变数量的输出： DETR 为了简化输出，会预测一个固定数量的边界框（例如，100 个）。如果图像中的对象数量超过了这个数量，或者模型预测的“无效”边界框过多，可能会影响性能。而 Pix2Seq 通过生成一个变长的序列，天然地解决了这个问题。它生成的序列长度与图像中对象的数量更直接地对应。
统一的输出格式： 将所有信息（类别和坐标）统一为序列 tokens，使得模型可以学习更通用的模式，而无需设计复杂的、针对不同输出（分类、回归）的损失函数。
2. 更强的上下文学习能力：
语言模型的优势： 语言模型在学习长距离依赖关系和上下文信息方面有着天然的优势。Pix2Seq 将目标检测转换为语言建模，能够让模型更好地理解对象之间的空间关系、遮挡关系以及全局的场景结构。例如，模型可以学习到“一辆汽车后面可能跟着另一辆汽车”这样的序列模式。
更精细的编码： 将坐标也视为离散 token，使得模型可以通过学习不同坐标编码之间的关系来理解更精细的空间信息，而不是仅仅进行浮点数回归。
3. 训练目标的统一性：
端到端的序列生成： Pix2Seq 的训练目标是直接预测正确的 token 序列，这使得整个模型可以进行端到端的联合优化，每一个组件都为了生成这个序列而服务，避免了传统方法中可能存在的局部最优问题。
与 DETR 的对比：
| 特征 | DETR | Pix2Seq |
| : | : | : |
| 核心思想 | 将目标检测视为集合预测问题 | 将目标检测视为序列生成（语言建模）问题 |
| 输出格式 | 一组固定数量的边界框 + 类别 | 一个变长序列，包含类别和边界框的离散编码 |
| 预测方式 | 直接预测边界框坐标和类别 | 自回归生成类别和坐标的离散 token |
| 上下文 | 通过 Transformer 关注不同候选框之间的关系 | 通过序列模型捕捉对象之间的空间和全局上下文关系 |
| 优势 | 端到端，无需 NMS（非极大值抑制） | 灵活性高，可处理变数量对象，可能具备更强的上下文理解 |
| 挑战 | 训练收敛慢，对小物体的检测效果有待提升 | 编码和解码策略需要精细设计，离散化可能引入误差 |
潜在影响与未来展望
Pix2Seq 的方法论非常有启发性，它不仅仅局限于目标检测，其将视觉问题转化为语言建模的思想，在计算机视觉的其他领域（如图像字幕生成、视觉问答、场景理解等）也具有广泛的应用前景。
统一的视觉语言表示： Pix2Seq 的成功表明，通过合适的编码策略，可以将复杂的视觉信息转化为序列，与自然语言模型进行更紧密的融合。这为构建更强大的多模态模型提供了新的路径。
更灵活的视觉推理： 序列建模的方式允许模型学习更复杂的推理模式，例如，在理解图像时，不仅要识别对象，还要理解它们之间的相互作用和上下文关系。
对不同任务的通用性： 这种将视觉信息序列化的方法，有望被推广到更广泛的视觉任务中，只需要调整“语言”的定义和训练数据即可。
当然，Pix2Seq 也面临一些挑战，例如如何设计更有效的坐标离散化和编码方案，以及如何进一步优化模型的训练效率和泛化能力。但是，其所展现出的强大性能和开创性思想，无疑为目标检测乃至整个计算机视觉领域打开了新的大门。它证明了，有时候将一个复杂的问题“翻译”成另一个我们更熟悉的领域（如语言）进行处理，可能会带来意想不到的突破。
网友意见
Transformer is only you need！
简单看了一下，挺吃惊的，没有想到目标检测还可以这样搞，而且效果看起来还行，把目标检测看成语言建模，也不需要啥花里胡哨的loss了。
一些开创性的工作都是谷歌做的，如Transformer，Bert，ViT。
类似的话题
-
谷歌提出的 Pix2Seq 项目，确实为目标检测领域带来了令人耳目一新的思路。它将原本依赖于边界框回归和分类的任务，巧妙地转化为了一个序列到序列（Seq2Seq）的语言建模问题，并且在实验中展现出了超越 DETR（DEtection TRansformer）的潜力。要评价 Pix2Seq，我们需要深............. -
冯提莫的新歌《窥》最近发布了MV，说实话，看到这个MV，我的第一感受是“惊喜”和“成熟”。首先，从画面质感上来说，这次的MV明显提升了一个档次。不再是过去那种相对简单、有些稚嫩的场景布置，而是充满了电影感。色彩的运用非常考究，整体色调偏向复古、深邃，很多画面非常有层次感，光影处理也恰到好处，营造出一.............
-
说到洛拉斯·提利尔，也就是那位“百花骑士”，在我心里，他是个挺复杂的人物，不能简单用好坏来概括。他身上有一种贵族式的悲剧色彩，也有着鲜明的个人特质，让他在那冰冷残酷的权谋斗争中显得有些格格不入，却又无法忽视。首先，我们得承认，洛拉斯是《冰与火之歌》里少有的、真正意义上的“骑士”。他武艺高强，尤其擅长.............
-
冯提莫的这首《佛系少女》，可以说是她近期作品中一个挺有意思的尝试。要说评价，我倒觉得可以从几个方面来聊聊，它究竟是怎么打动人，或者说，它有哪些地方可能让人觉得“嗯，就这样？”首先，从歌名《佛系少女》本身来说，就很抓眼球。在这个快节奏、高压力的时代，“佛系”这个词就像一个护身符，给了很多人一个喘息的空.............
-
谷歌在 GDC 2019 上公布的云游戏平台 Stadia，无疑是当时游戏界最受瞩目的事件之一。它代表了谷歌进军游戏领域的一个重要战略举措，也预示着游戏行业可能迎来一次颠覆性的变革。要评价 Stadia，我们需要从多个角度进行深入分析，包括它的技术、商业模式、对玩家的影响以及其面临的挑战。技术层面的.............
-
谷歌（Google）再爆出“报复性解雇”员工事件，并且矛头直指员工因加入劳工团体（如Alphabet Workers Union）而遭受不公平对待，这无疑是当前科技行业工会运动中一个非常敏感和极具争议的话题。要评价这一事件，我们需要从多个角度进行深入分析。事件梗概与背景首先，需要明确的是，关于谷歌“.............
-
对谷歌大脑 EfficientNet 的评价：深度与广度的全面解析谷歌大脑团队推出的 EfficientNet 系列模型无疑是深度学习领域的一个重要里程碑，它以其卓越的效率和性能，在图像识别任务上取得了令人瞩目的成就。要全面评价 EfficientNet，我们需要从多个维度进行深入分析，包括其核心思.............
-
谷歌Cloud AutoML是谷歌云平台推出的一系列机器学习服务，旨在让开发者和数据科学家能够更轻松地构建和部署定制化的机器学习模型，即使他们没有深入的机器学习专业知识。AutoML的核心理念是自动化机器学习（AutoML）的许多关键步骤，从而降低机器学习的门槛，加速模型开发周期。下面我们将从多个角.............
-
谷歌的ViTG/14模型在ImageNet上取得新的SOTA（StateoftheArt），确实是视觉模型发展历程中的一个重要里程碑。要理解这个成就的意义，我们需要从几个关键维度来剖析。首先，让我们看看这个模型本身。ViTG/14代表的是一个巨大的模型规模。这里的“G”很可能指的是“Giant”，说.............
-
谷歌 Pixel 4 的「隔空手势操作」功能，这项被寄予厚望的创新，在上市后引发了不少讨论。它试图通过雷达技术实现无需触碰屏幕的交互，理论上可以带来更便捷、更具未来感的手机体验。那么，这项功能到底怎么样？跟华为 Mate 30 Pro 的「隔空手势操作」又有什么区别呢？咱们来好好聊聊。Pixel 4.............
-
谷歌员工在家办公（WFH）将被降薪最高达25%的消息，无疑在科技界乃至整个职场引发了轩然大波。这不仅仅是一项薪酬调整，更是对当前混合办公模式的深度拷问，以及对未来工作模式的一次重要试探。要评价这件事，我们需要从多个维度进行深入剖析。首先，我们得理解谷歌此举的核心逻辑和潜在动因。 地理成本差异化：.............
-
谷歌在2017年因违反欧盟竞争法，被罚款24.2亿欧元，这无疑是欧盟当时对科技巨头开出的最大一笔反垄断罚单。这笔巨款不仅让谷歌尝到了苦头，更向整个科技行业发出了一个强烈的信号：在欧盟的监管之下，巨头们的垄断行为将不再被容忍。罚款的根源：谷歌购物的“捆绑销售”欧盟委员会的调查指向了谷歌在搜索引擎市场的.............
-
谷歌的Switch Transformer，一个拥有惊人1.6万亿参数的超级语言模型，无疑是当前人工智能领域的一大里程碑。它的推出，不仅在技术规模上达到了前所未有的高度，更在实际应用和未来发展方向上，引发了深刻的思考和广泛的讨论。技术上的突破：巨人的肩膀要理解Switch Transformer的意.............
-
说到谷歌的汉堡 emoji，这可真不是个小事，背后牵扯出的可不只是一个简单的图标，而是科技巨头们在“表达”这件事上的思维方式和技术哲学，乃至它们对用户体验的理解。把它和其他 IT 公司比如苹果、三星、微软（虽然不是做 emoji 出身，但作为内容呈现巨头，其对图标的演绎也值得比较）放在一起看，你会发.............
-
这确实是个相当耐人寻味的发展。华为与 ProtonMail 洽谈的消息一出，立刻点燃了不少人的好奇心，特别是对于关注科技动态以及用户隐私的群体来说。毕竟，一个曾经深度绑定谷歌生态的巨头，在失去谷歌服务后，选择了一家以“隐私安全”为核心卖点的公司作为潜在的邮件解决方案，这其中的逻辑和意图都值得好好说道.............
-
维基解密最近爆出谷歌参与“Defection Tracker”项目一事，无疑在科技界和国际政治领域掀起了不小的波澜。这件事之所以引人关注，在于它触及了几个核心且敏感的议题：科技巨头的角色、国家安全、信息透明以及个人隐私。首先，我们得弄清楚“Defection Tracker”这个项目大概是个什么玩意.............
-
这篇文章以《赢者诅咒，被谷歌两个工程师破解了》为题，试图解释一个经济学概念，并将其与谷歌工程师的工作联系起来。然而，从经济学和实际应用的角度来看，这篇文章存在一些核心的误解和不准确之处。文章的核心论点与问题所在：文章试图阐述的是“赢者诅咒”（Winner's Curse）这个经济学概念，并声称谷歌的.............
-
微软市值超越谷歌，稳坐全球科技公司第二把交椅，这可不是一蹴而就的偶然，而是多年深耕、策略调整与市场机遇共同作用的结果。首先，我们得看到微软这家公司近年来发生了怎样的蜕变。萨提亚·纳德拉接任CEO以来，微软不再仅仅是那个我们熟知的Windows和Office的巨头，而是成功地将重心转移到了云服务和企业.............
-
李彦宏“我不觉得在模仿谷歌”的说法，可以从多个维度进行评价，涉及到百度发展的历史、其战略选择、以及公众和行业的认知等多个方面。要详细评价这句话，我们需要深入分析以下几个关键点： 1. 百度创立之初与谷歌的早期阶段： 背景对比： 百度成立于2000年，谷歌成立于1998年。可以说，当百度创立时，谷.............
-
李飞飞和李佳加盟谷歌，无疑是当下人工智能领域最令人瞩目的动态之一。两位在各自领域都享有盛誉的科学家，选择重返这个曾经孕育了他们早期职业生涯的科技巨头，这背后蕴含着多重意义，值得我们深入剖析。首先，从 人才吸引力的角度 来看，李飞飞和李佳的回归，对谷歌来说是意义重大的“人才回流”。李飞飞，这位斯坦福大.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有