VLMs开发——基于Qwen2.5-VL 实现视觉语言模型在目标检测中的层级结构与实现方法-EW帮帮网

概述

目标检测作为计算机视觉领域的核心任务，传统方法依赖于 YOLO 等视觉模型对预定义类别进行位置预测。然而，此类方法受限于预训练类别体系，难以实现灵活的视觉交互。视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）的问世打破了这一局限，其具备跨模态理解能力，能够实现图像与自然语言的双向交互，为目标检测领域带来范式革新。本文系统探讨基于 VLM 的目标检测技术，重点研究 Qwen2.5-VL 模型的技术特性与应用方法。

Qwen 2.5 VL 模型架构与技术特性

视觉语言模型作为连接视觉感知与语义理解的关键技术，目前已形成多样化的模型体系。本研究聚焦 Qwen2.5-VL 模型，该模型由阿里巴巴集团 Qwen 团队研发，作为开源模型实现了与 GPT-4o 等闭源模型相媲美的性能，为学术研究与工程应用提供了高质量的基础模型支持。

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Qwen2.5-VL 的技术优势体现在以下方面：

高分辨率视觉感知能力：不同于传统模型的固定尺寸输入限制，该模型支持原始分辨率图像处理，有效保留图像细节信息，避免因强制缩放导致的特征丢失，尤其适用于精细纹理分析与小目标检测任务。
精确空间定位机制：模型具备像素级坐标理解能力，能够输出精确的目标位置信息，为基于 VLM 的关键点检测提供技术支撑，其空间感知精度显著优于采用相对位置描述的传统模型。
多模态文档解析能力：通过大规模多样化数据集训练，模型能够处理包含表格、图表、手写笔记及化学公式的复杂文档，不仅实现文本识别，更能理解文档的结构化信息。
时空联合建模能力：模型采用多模态旋转位置嵌入（MRoPE）机制，将时间维度的绝对时间戳与内部时间 ID 关联，实现对视频序列的动态特性理解，超越了传统帧序感知的局限。

Qwen2.5-VL 在 4.1 万亿多样化数据标记上的预训练过程，使其具备从简单图像标注到复杂代理交互的全方位理解能力，为基于 VLM 的对象理解提供了坚实基础。

VLM 中的目标检测与空间理解层级

基于 VLM 的目标检测是一套多层次的视觉理解体系，呈现为由浅入深的能力阶梯。Qwen2.5-VL 模型能够在各层级实现高效处理，体现出强大的视觉认知能力。

该层级结构可类比于侦探推理能力的进阶过程：从基础线索识别到复杂情境分析，逐步提升理解深度。

层级 1：零样本目标检测（基础识别能力）

此层级对应基础检测能力，模型能够基于通用类别知识识别图像中的目标对象。该过程无需针对特定任务进行微调，体现出强大的迁移学习能力。
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提示示例：“检测图像中所有摩托车手，并以坐标形式返回其位置。输出格式应为 {“bbox_2d”: [x1, y1, x2, y2],“label”:“motorcyclist”,“sub_label”:“wearing helmat”# or"not wearing helmat”}。"

在复杂场景中，模型能够准确识别并标记所有符合类别定义的目标对象，展现出零样本学习的显著优势。这种能力使得模型无需针对每种新对象类型准备定制数据集，极大扩展了其应用范围。

层级 2：精确视觉定位与目标计数（精细识别能力）

该层级体现模型将文本描述与视觉特征精确匹配的能力，属于基于 VLM 的视觉定位研究范畴。模型不仅能够识别目标，还能根据特征描述进行筛选与定位。
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提示示例：“定位每个蛋糕并描述其特征，以 JSON 格式输出 bbox 坐标。”

此任务要求模型超越简单的类别识别，实现对目标特征（如 “巧克力碎”）的理解与匹配，体现了视觉 - 语言跨模态映射的精确性。

关键点检测扩展

视觉定位可进一步细化至关键点级别，即基于 VLM 的关键点检测。该任务要求模型精确定位目标的特定特征点，而非整体边界框。

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提示示例：“识别篮球运动员并检测其手和头部等关键点。”

Qwen2.5-VL 凭借其绝对坐标理解能力，能够实现像素级精度的关键点定位，为体育分析、人机交互及增强现实等领域提供技术支持。

层级 3：关系理解与情境推理（高级认知能力）

该层级代表基于 VLM 的对象理解的最高水平，模型能够分析目标间的关系与交互，实现场景级别的情境理解。
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提示示例：“定位表现勇敢的人，以 JSON 格式报告 bbox 坐标。”

此类任务要求模型完成多步骤推理：

识别图像中的人物目标
分析人物与其他对象的交互关系
基于常识推理理解 “勇敢” 的抽象概念
结合视觉证据与语义知识进行综合判断

该过程充分体现了 VLM 的跨模态优势：视觉模块负责场景感知，语言模块提供常识推理，二者协同实现高级认知任务，为复杂场景分析与智能交互系统奠定基础。

实验方法与代码实现

本节详细阐述基于 Qwen2.5-VL 的目标检测实验流程，包括模型加载、推理过程与结果可视化的完整实现方案。实验系统以图像与文本提示作为输入，输出标注图像与结构化响应，实现端到端的视觉语言交互。

代码获取 为便于复现实验，本文提供完整 Python 脚本与实现细节，可通过以下方式获取：

1. 模型与处理器加载

实验系统的核心组件包括 Qwen2.5-VL 模型与对应的处理器，前者负责推理计算，后者处理多模态输入的预处理与后处理。

from transformers import (
    AutoProcessor,
    Qwen2_5_VLForConditionalGeneration,
)
import supervision as sv
 
# --- Config ---
model_qwen_id = "Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct"
 
# Load the main model
model_qwen = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_qwen_id, torch_dtype="auto", device_map="auto"
)
 
# Load the processor
min_pixels = 224 * 224
max_pixels = 1024 * 1024
processor_qwen = AutoProcessor.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct", min_pixels=min_pixels, max_pixels=max_pixels
)

模型组件（Qwen2_5_VLForConditionalGeneration）：通过 from_pretrained 方法加载 Hugging Face Hub 中的 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 模型。参数 torch_dtype=“auto” 与 device_map=“auto” 实现自动数据类型选择与设备分配，优化计算效率。
处理器组件（AutoProcessor）：作为多模态输入的处理接口，负责将原始图像与文本转换为模型可接受的格式。通过 min_pixels 与 max_pixels 参数设置动态分辨率范围，充分利用 Qwen 模型的原生动态分辨率处理能力，避免固定尺寸带来的信息损失。

2. 推理函数实现（detect_qwen）

推理函数构成实验系统的核心逻辑，实现从输入到输出的完整处理流程，包括输入格式化、预处理、模型推理、结果解码与可视化准备等步骤。

def detect_qwen(image, prompt):
    # Step 1: Format the inputs
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "image": image},
                {"type": "text", "text": prompt},
            ],
        }
    ]
 
    # Step 2: Preprocess with the processor
    text = processor_qwen.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
    image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
    inputs = processor_qwen(
        text=[text],
        images=image_inputs,
        # ...
        return_tensors="pt",
    ).to(model_qwen.device)
 
    # Step 3: Run inference
    generated_ids = model_qwen.generate(**inputs, max_new_tokens=1024)
 
    # Step 4: Decode the output
    # ... (trimming and decoding logic)
    output_text = processor_qwen.batch_decode(
        generated_ids_trimmed,
        # ...
    )[0]
 
    # Step 5: Get processed dimensions for scaling
    input_height = inputs["image_grid_thw"][0][1] * 14
    input_width = inputs["image_grid_thw"][0][2] * 14
 
    # Step 6: Create the annotated image
    annotated_image = create_annotated_image(image, output_text, input_height, input_width)
 
    return annotated_image, output_text, # ...

步骤 1：JSON 解析：提取模型输出中的 JSON 数据并转换为 Python 对象，为后续可视化提供结构化数据。
步骤 2：标注绘制：利用 supervision 库的 VLM 专用接口创建检测对象，通过注释器在图像上绘制边界框与标签，实现检测结果的可视化呈现。

实验系统还提供 Gradio 交互界面，便于用户上传图像、输入提示并实时查看结果：

def create_annotated_image(image, json_data, height, width):
    # Step 1: Parse the JSON response
    try:
        parsed_json_data = json_data.split("```json")[1].split("```")[0]
        bbox_data = json.loads(parsed_json_data)
    except Exception:
        return image # Return original image if parsing fails
 
    # Step 2: Handle both bounding boxes and keypoints using 'supervision'
    annotated_image = np.array(image.convert("RGB"))
 
    # For Bounding Boxes
    detections = sv.Detections.from_vlm(
        vlm=sv.VLM.QWEN_2_5_VL,
        result=json_data,
        resolution_wh=(width, height), # Use the model's processed dimensions
    )
    bounding_box_annotator = sv.BoxAnnotator()
    label_annotator = sv.LabelAnnotator()
 
    annotated_image = bounding_box_annotator.annotate(scene=annotated_image, detections=detections)
    annotated_image = label_annotator.annotate(scene=annotated_image, detections=detections)
 
    # For Keypoints
    # ... (code to extract and annotate points) ...
 
    return Image.fromarray(annotated_image)

硬件要求说明：由于模型计算量较大，建议使用显存大于 16GB 的 GPU 运行实验，CPU 环境可运行但推理速度显著降低。

实验结果与分析

用例 1：特定目标视觉定位

该实验验证模型基于特征描述进行目标定位的能力，要求模型在复杂场景中识别符合特定颜色与位置特征的目标。
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输入图像

任务：视觉定位与目标检测
提示：检测此图像中位于组顶部的蓝色糖果，并返回其位置和标签。

结果分析：模型成功实现基于 VLM 的视觉精确定位，准确理解 “蓝色” 属性与 “顶部位置” 的空间描述，过滤无关目标并输出单一精确的边界框。实验表明模型具备将复合文本描述映射至视觉特征的能力，验证了其跨模态理解的精确性。

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用例 2：关键点检测精度验证

本实验测试模型对目标局部特征的定位能力，要求识别特定目标并标记其关键部位。
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输入图像

任务：视觉定位与关键点检测
提示：识别此图像中的红色汽车，检测其关键点，并以点的形式返回其位置。

结果分析：模型展现出优异的基于 VLM 的关键点检测能力，从边界框级检测切换至像素级特征定位，准确标记红色汽车的关键部位。这一结果得益于模型对绝对坐标系的精确理解，为需要精细特征分析的应用场景提供了技术支撑。

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用例 3：目标计数与逻辑推理

该实验评估模型的数量认知与逻辑推理能力，测试其超越简单检测的高级认知能力。
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输入图像

任务：目标计数
提示：数一数猫头鹰的眼睛数量

结果输出：

图像显示两只猫头鹰栖息在树枝上。每只猫头鹰有两只眼睛，所以图片中总共有四只眼睛。

结果分析：模型输出体现出多步骤推理过程：首先识别猫头鹰数量，然后调用常识知识（每只猫头鹰有两只眼睛），最后执行数学计算（2×2=4），最终以自然语言形式呈现结果。这一过程验证了基于 VLM 的对象理解已超越单纯的视觉感知，具备逻辑推理能力。

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用例 4：抽象概念检测与关系理解

本实验测试模型对非物理实体（如影子）的检测能力，评估其对对象间关系与物理现象的理解水平。
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输入图像

任务：目标检测
提示：定位纸狐狸的影子，以 JSON 格式报告 bbox 坐标。

结果分析：“影子” 作为物理对象的光学现象，本身不具备独立的视觉特征，其检测依赖于对光源方向、对象形状与投影关系的综合理解。实验结果表明，Qwen2.5-VL 能够通过多步推理定位纸狐狸的影子，验证了模型对抽象视觉现象的理解能力，体现了基于 VLM 的对象理解在复杂场景分析中的优势。
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研究总结

本文系统研究了基于视觉语言模型的目标检测技术，通过 Qwen2.5-VL 模型验证了 VLM 在跨模态视觉理解中的显著优势。主要结论如下：

视觉语言模型实现图像交互理解：基于 VLM 的目标检测突破了传统方法的类别限制，通过自然语言交互实现灵活的视觉查询，支持细致入微的图像分析需求。
视觉理解呈现层级结构：从基础的零样本目标检测，到精确视觉定位，再到高级关系理解，视觉语言模型展现出逐步深入的视觉认知能力。
工具链支持加速技术落地：Hugging Face 的 transformers 库与 supervision 工具包为 VLM 应用提供了便捷接口，简化了从模型加载到结果可视化的全流程实现。
提示工程影响模型性能：精心设计的提示词（包含任务描述、对象细节与输出格式）是引导 VLM 生成高质量结果的关键因素，值得进一步研究优化。

结论

视觉语言模型的发展正在重塑计算机视觉的研究范式。Qwen2.5-VL 作为当前先进的开源 VLM，其高分辨率处理、精确坐标理解与跨模态推理能力，为目标检测与空间理解提供了全新解决方案。从特定目标识别到抽象概念推理，VLM 展现出的多层次视觉理解能力，为电子商务、辅助技术、创意工具等领域开辟了新的应用前景。

未来研究可进一步探索提示工程优化、领域自适应方法及模型效率提升等方向，推动 VLM 技术在更广泛场景中的实用化落地。

参考文献

Qwen2.5 VL 技术博客 (Qwen 团队)
基于 Qwen 2.5 的目标检测与视觉定位 (Pyimagesearch)
代码参考：HF 团队的 Gradio 应用
 Object Detection and Spatial Understanding with VLMs ft. Qwen2.5-VL

VLMs开发——基于Qwen2.5-VL 实现视觉语言模型在目标检测中的层级结构与实现方法

概述

Qwen 2.5 VL 模型架构与技术特性

VLM 中的目标检测与空间理解层级

层级 1：零样本目标检测（基础识别能力）

层级 2：精确视觉定位与目标计数（精细识别能力）

关键点检测扩展

层级 3：关系理解与情境推理（高级认知能力）

实验方法与代码实现

1. 模型与处理器加载

2. 推理函数实现（detect_qwen）

实验结果与分析

用例 1：特定目标视觉定位

用例 2：关键点检测精度验证

用例 3：目标计数与逻辑推理

用例 4：抽象概念检测与关系理解

研究总结

结论

参考文献

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