Motivation & Abs
近年来，大语言模型在视觉方面取得了极大的进步，但其如何完成定位任务（如word grounding等）仍然不清楚。本文旨在设计一种模型能够将一系列点/边界框作为输入或者输出。当模型接受定位信息作为输入时，可以进行以定位为condition的captioning。当生成位置作为输出时，模型对LLM生成的每个输出单词的像素坐标进行回归，从而进行dense grounding。
Method
方法
模型输入为图片以及prompt（可选），如果不指定prompt，默认的prompt为(0, 0, H, W)的box。在captioning的过程中，模型除了输出句子外，还需要输出与句子等长的点序列，每个点对应句子中的一个token。与之前的方法不同，本文方法不强制模型忽略非视觉token。
对于视觉端，首先将图像送入image encoder以及将prompt送入prompt encoder，得到图像特征\(\textbf{f}\)以及提示特征\(\mathcal{P}(b)\)，之后使用prompt feature extractor \(\mathcal{E}\)得到prompt feature：
其中prompt feature extractor采用类似Q-Former的结构，通过可学习的query提取特征，整体作用类似ROIAlign。
在拿到location-specific的特征\(\textbf{f}_l\)后，我们可以将其送入语言模型在进行captioning，使用自回归的decoding方式：\(w_i=\mathcal{L}(\textbf{f}_l,\textbf{w}_{1:i-1})\)。语言模型的最后一个linear为vocabulary mapping layer，将语言空间的特征映射为词汇表的坐标：
因此为了得到与语言模型输出类似的定位信息，作者在vocabulary mapping layer旁添加了一个并行的mlp层，将特征映射为2维定位输出：
额外添加的MLP并不会将梯度反传回语言模型，从而避免损害解码文本的能力。
训练
模型的训练在人类标注的captionlocation aligned数据集Localized Narrative上面进行。损失：
下游任务适配
Referring localization and segmentation：虽然可以通过轨迹获得边界框，但这是次优的，因为轨迹边界不是严格的实例边界。因此，作者使用相同的回归 MLP 层训练模型在 <EOS> 标记处输出准确的对象边界框：
同时拿到边界框后，还能通过SAM进行分割。
其它下游任务可以参考原文。
实验
