在2024年ECCV（欧洲计算机视觉国际会议）上，一篇引人注目的论文提出了一种名为DetToolChain的新型提示范式，旨在显著提升多模态大型语言模型（MLLMs）在检测任务上的性能。这篇论文的重点在于探索如何通过创新的提示方法，特别是针对GPT-4V和Gemini等前沿模型，来释放它们在零样本目标检测方面的潜力。
DetToolChain的提出，源于对当前检测任务中存在的挑战的深入理解。尽管GPT-4V和Gemini等模型在自然语言处理和图像识别方面取得了显著进展，但在零样本目标检测等特定任务上，它们的表现仍不尽如人意。为了解决这个问题，研究者们提出了DetToolChain，一种结合了高精度检测先验和新的Chain-of-Thought（CoT）方法的提示工具包。
首先，让我们来看看DetToolChain的创新之处。该框架的核心在于其精心设计的提示工具包，这些提示旨在引导MLLMs关注图像中的区域信息，如放大特定区域，并根据测量标准读取坐标，如覆盖标尺和罗盘。此外，这些提示还鼓励模型从上下文信息中进行推理，如覆盖场景图。通过这些提示，DetToolChain能够帮助MLLMs更好地理解和处理复杂的检测任务。
然而，DetToolChain的真正力量在于其新的Chain-of-Thought方法。传统的检测方法往往将任务视为一个整体，而DetToolChain则采用了一种更精细的方法，将任务自动分解为简单的子任务。这种分解使得模型能够更有效地处理复杂的检测场景，并提高其在困难案例中的性能。
为了评估DetToolChain的有效性，研究者们在一系列检测任务上进行了广泛的实验，包括零样本目标检测、零样本指称表达式理解和描述性目标检测等。实验结果表明，与现有的最先进的方法相比，使用DetToolChain的GPT-4V在MS COCO Novel类集上的开放词汇检测方面实现了21.5%的AP50提升，在RefCOCO验证集上的零样本指称表达式理解方面实现了24.23%的准确度提升，在D-cube描述性目标检测FULL设置下实现了14.5%的AP提升。
然而，尽管DetToolChain在提升MLLMs的检测性能方面取得了显著成果，但我们也应该认识到其潜在的局限性。首先，DetToolChain的提示工具包和Chain-of-Thought方法可能需要大量的计算资源和训练数据来达到最佳性能，这可能会限制其在资源受限环境中的应用。其次，DetToolChain的性能提升主要体现在特定的检测任务上，对于其他类型的任务或不同的数据集，其效果可能并不理想。
