LocateAnything – 英伟达推出的视觉语言定位模型

AI项目 2026-07-01

LocateAnything是什么

LocateAnything是英伟达推出的视觉语言定位模型,基于并行框解码技术,用户输入自然语言即可在图像中精准框选目标。模型支持多目标检测、GUI定位、OCR文本检测和点级指向等任务,推理速度达12.7 BPS(H100),较Qwen3-VL快10倍,在LVIS等基准达SOTA,适用机器人、文档智能与自动驾驶场景。

LocateAnything

LocateAnything的主要功能

  • 指代表达定位:根据自然语言描述在图像中定位并框选特定目标。
  • 多目标密集检测:支持同时检测图像中的多个物体类别,输出密集的边界框集合。
  • GUI 元素定位:可识别并定位界面中的按钮、输入框等交互元素,支持点级输出。
  • 文本检测与 OCR:定位图像中的文字区域,支持文档、场景文字和表格结构识别。
  • 点级定位:支持输出精确的点坐标用于细粒度指向任务。
  • 混合推理模式:默认使用快速并行模式,遇到复杂场景自动回退到稳定串行模式。

LocateAnything的技术原理

  • 并行框解码(PBD):模型将每个边界框或点视为原子单元,在单次前向传播中并行预测完整坐标集 (x1,y1,x2,y2),非传统逐 token 串行生成。
  • 模型架构:模型采用 Moon-ViT 视觉编码器提取原生分辨率视觉特征,经双层 MLP 投影器映射后输入 Qwen2.5 语言解码器进行定位推理。
  • 结构化输出:模型生成语义块、框块、负样本块和结束块,通过 <box><ref> 等特殊 token 组织结构化定位结果。
  • 混合推理模式:默认使用快速并行模式(MTP)最大化吞吐量,遇到格式异常或空间歧义时自动无缝回退到稳定串行模式(NTP)。
  • 纠正性重解码:当并行解码检测到框结构畸形或坐标冲突时,自动丢弃问题块并回退到已验证前缀,通过 NTP 重新生成修正。
挖挖GitHub

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如何使用LocateAnything

  • 环境准备:从 GitHub 克隆 Eagle 仓库,进入 Embodied 目录执行 pip install -e . 完成依赖安装。
  • 模型加载:导入 LocateAnythingWorker 类并实例化,加载 Hugging Face 上的 nvidia/LocateAnything-3B 预训练权重。
  • 目标检测:调用 detect() 方法,传入图像和类别名称列表(如 ["person", "car"]),模型返回所有匹配目标的边界框坐标。
  • 短语定位:使用 ground_multi() 方法输入图像和描述文本(如 "people wearing red shirts"),定位符合语义描述的特定目标。
  • 文本检测:调用 detect_text() 方法,模型自动识别图像中的文字区域并输出对应的边界框集合。
  • GUI 定位:通过 ground_gui() 方法定位界面元素,设置 output_type="point" 可输出点坐标而非边界框。
  • 点级指向:使用 point() 方法输入图像和描述,获取指定目标的精确单点坐标用于细粒度指向。
  • 批量推理:配置 la_flash 运行时并将 batch_utils/ 加入 PYTHONPATH,调用 detect_batch() 同时处理多组图像-查询对。
  • 结果解析:提取输出中 <box> 标签内的整数坐标(范围 0-1000),除以 1000 后映射到原始图像的宽高像素值。
  • 微调适配:准备 JSONL 数据配方,使用 torchrun 启动全量微调脚本,或运行 LoRA 脚本冻结主干仅训练投影器与低秩适配层。

LocateAnything的核心优势

  • 速度领先:单张 H100 上达到 12.7 BPS,比 Qwen3-VL 快约 10 倍,比 Rex-Omni 快约 2.5 倍。
  • 精度 SOTA:在 LVIS、M6Doc、ScreenSpot-Pro、DocLayNet 等多个基准上达到最佳性能。
  • 通用统一:单一模型覆盖检测、定位、GUI、OCR、布局等多样任务,无需为不同场景切换专用模型。
  • 几何一致性:并行解码保留了框内坐标的几何耦合关系,避免串行生成导致的结构畸形。
  • 显存优化:通过 la_flash 运行时,在 A100 等消费级/数据中心 GPU 上可将峰值显存从 35GB 降至 11GB。

LocateAnything的项目地址

  • 项目官网:https://research.nvidia.com/labs/lpr/locate-anything/
  • GitHub仓库:https://github.com/NVlabs/Eagle/tree/main/Embodied
  • HuggingFace模型库:https://huggingface.co/nvidia/LocateAnything-3B
  • 技术论文:https://research.nvidia.com/labs/lpr/locate-anything/LocateAnything.pdf

LocateAnything的同类竞品对比

对比维度 LocateAnything-3B Rex-Omni
所属机构 NVIDIA 英伟达 开源社区
产品定位 通用视觉语言定位与检测模型 通用视觉定位与理解模型
核心解码技术 并行框解码(PBD),原子化单次预测完整边界框 串行/混合坐标 token 生成
推理速度(H100) 12.7 BPS ~5.0 BPS
速度倍数 基准 慢约 2.5 倍
LVIS 精度(F1@Mean) 50.7 46.9
COCO 精度(F1@Mean) 54.7 52.9
Dense200 精度 58.7 58.3
DocLayNet 文档精度 76.8 70.7
M6Doc 文档精度 70.1 55.6
TotalText(OCR) 43.3 40.6
HumanRef 指代定位 68.8 65.4

LocateAnything的应用场景

  • 具身智能与机器人:为机器人提供视觉感知能力,通过语言指令定位操作目标。
  • 文档智能处理:自动识别并框选文档中的标题、表格、段落、印章等结构化元素。
  • GUI 自动化测试:定位界面中的按钮、输入框、图标,支持自动化测试和 RPA 流程。
  • 自动驾驶感知:在街景图像中密集检测车辆、行人、交通标志,输出精准边界框。
  • 零售与仓储:通过描述快速定位货架上的特定商品或仓库中的目标包裹。
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