VLMs開發——基于Qwen2.5-VL 實現視覺語言模型在目標檢測中的層級結構與實現方法

概述

目標檢測作為計算機視覺領域的核心任務，傳統方法依賴于 YOLO 等視覺模型對預定義類別進行位置預測。然而，此類方法受限于預訓練類別體系，難以實現靈活的視覺交互。視覺語言模型（Vision-Language Models, VLMs）的問世打破了這一局限，其具備跨模態理解能力，能夠實現圖像與自然語言的雙向交互，為目標檢測領域帶來范式革新。本文系統探討基于 VLM 的目標檢測技術，重點研究 Qwen2.5-VL 模型的技術特性與應用方法。

Qwen 2.5 VL 模型架構與技術特性

視覺語言模型作為連接視覺感知與語義理解的關鍵技術，目前已形成多樣化的模型體系。本研究聚焦 Qwen2.5-VL 模型，該模型由阿里巴巴集團 Qwen 團隊研發，作為開源模型實現了與 GPT-4o 等閉源模型相媲美的性能，為學術研究與工程應用提供了高質量的基礎模型支持。

在這里插入圖片描述

Qwen2.5-VL 的技術優勢體現在以下方面：

高分辨率視覺感知能力：不同于傳統模型的固定尺寸輸入限制，該模型支持原始分辨率圖像處理，有效保留圖像細節信息，避免因強制縮放導致的特征丟失，尤其適用于精細紋理分析與小目標檢測任務。
精確空間定位機制：模型具備像素級坐標理解能力，能夠輸出精確的目標位置信息，為基于 VLM 的關鍵點檢測提供技術支撐，其空間感知精度顯著優于采用相對位置描述的傳統模型。
多模態文檔解析能力：通過大規模多樣化數據集訓練，模型能夠處理包含表格、圖表、手寫筆記及化學公式的復雜文檔，不僅實現文本識別，更能理解文檔的結構化信息。
時空聯合建模能力：模型采用多模態旋轉位置嵌入（MRoPE）機制，將時間維度的絕對時間戳與內部時間 ID 關聯，實現對視頻序列的動態特性理解，超越了傳統幀序感知的局限。

Qwen2.5-VL 在 4.1 萬億多樣化數據標記上的預訓練過程，使其具備從簡單圖像標注到復雜代理交互的全方位理解能力，為基于 VLM 的對象理解提供了堅實基礎。

VLM 中的目標檢測與空間理解層級

基于 VLM 的目標檢測是一套多層次的視覺理解體系，呈現為由淺入深的能力階梯。Qwen2.5-VL 模型能夠在各層級實現高效處理，體現出強大的視覺認知能力。

該層級結構可類比于偵探推理能力的進階過程：從基礎線索識別到復雜情境分析，逐步提升理解深度。

層級 1：零樣本目標檢測（基礎識別能力）

此層級對應基礎檢測能力，模型能夠基于通用類別知識識別圖像中的目標對象。該過程無需針對特定任務進行微調，體現出強大的遷移學習能力。
在這里插入圖片描述

提示示例：“檢測圖像中所有摩托車手，并以坐標形式返回其位置。輸出格式應為 {“bbox_2d”: [x1, y1, x2, y2],“label”:“motorcyclist”,“sub_label”:“wearing helmat”# or"not wearing helmat”}。"

在復雜場景中，模型能夠準確識別并標記所有符合類別定義的目標對象，展現出零樣本學習的顯著優勢。這種能力使得模型無需針對每種新對象類型準備定制數據集，極大擴展了其應用范圍。

層級 2：精確視覺定位與目標計數（精細識別能力）

該層級體現模型將文本描述與視覺特征精確匹配的能力，屬于基于 VLM 的視覺定位研究范疇。模型不僅能夠識別目標，還能根據特征描述進行篩選與定位。
在這里插入圖片描述

提示示例：“定位每個蛋糕并描述其特征，以 JSON 格式輸出 bbox 坐標。”

此任務要求模型超越簡單的類別識別，實現對目標特征（如 “巧克力碎”）的理解與匹配，體現了視覺 - 語言跨模態映射的精確性。

關鍵點檢測擴展

視覺定位可進一步細化至關鍵點級別，即基于 VLM 的關鍵點檢測。該任務要求模型精確定位目標的特定特征點，而非整體邊界框。

在這里插入圖片描述

提示示例：“識別籃球運動員并檢測其手和頭部等關鍵點。”

Qwen2.5-VL 憑借其絕對坐標理解能力，能夠實現像素級精度的關鍵點定位，為體育分析、人機交互及增強現實等領域提供技術支持。

層級 3：關系理解與情境推理（高級認知能力）

該層級代表基于 VLM 的對象理解的最高水平，模型能夠分析目標間的關系與交互，實現場景級別的情境理解。
在這里插入圖片描述

提示示例：“定位表現勇敢的人，以 JSON 格式報告 bbox 坐標。”

此類任務要求模型完成多步驟推理：

識別圖像中的人物目標
分析人物與其他對象的交互關系
基于常識推理理解 “勇敢” 的抽象概念
結合視覺證據與語義知識進行綜合判斷

該過程充分體現了 VLM 的跨模態優勢：視覺模塊負責場景感知，語言模塊提供常識推理，二者協同實現高級認知任務，為復雜場景分析與智能交互系統奠定基礎。

實驗方法與代碼實現

本節詳細闡述基于 Qwen2.5-VL 的目標檢測實驗流程，包括模型加載、推理過程與結果可視化的完整實現方案。實驗系統以圖像與文本提示作為輸入，輸出標注圖像與結構化響應，實現端到端的視覺語言交互。

代碼獲取 為便于復現實驗，本文提供完整 Python 腳本與實現細節，可通過以下方式獲取：

1. 模型與處理器加載

實驗系統的核心組件包括 Qwen2.5-VL 模型與對應的處理器，前者負責推理計算，后者處理多模態輸入的預處理與后處理。

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
)

模型組件（Qwen2_5_VLForConditionalGeneration）：通過 from_pretrained 方法加載 Hugging Face Hub 中的 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 模型。參數 torch_dtype=“auto” 與 device_map=“auto” 實現自動數據類型選擇與設備分配，優化計算效率。
處理器組件（AutoProcessor）：作為多模態輸入的處理接口，負責將原始圖像與文本轉換為模型可接受的格式。通過 min_pixels 與 max_pixels 參數設置動態分辨率范圍，充分利用 Qwen 模型的原生動態分辨率處理能力，避免固定尺寸帶來的信息損失。

2. 推理函數實現（detect_qwen）

推理函數構成實驗系統的核心邏輯，實現從輸入到輸出的完整處理流程，包括輸入格式化、預處理、模型推理、結果解碼與可視化準備等步驟。

def detect_qwen(image, prompt):# Step 1: Format the inputsmessages = [{"role": "user","content": [{"type": "image", "image": image},{"type": "text", "text": prompt},],}]# Step 2: Preprocess with the processortext = 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 inferencegenerated_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 scalinginput_height = inputs["image_grid_thw"][0][1] * 14input_width = inputs["image_grid_thw"][0][2] * 14# Step 6: Create the annotated imageannotated_image = create_annotated_image(image, output_text, input_height, input_width)return annotated_image, output_text, # ...

步驟 1：JSON 解析：提取模型輸出中的 JSON 數據并轉換為 Python 對象，為后續可視化提供結構化數據。
步驟 2：標注繪制：利用 supervision 庫的 VLM 專用接口創建檢測對象，通過注釋器在圖像上繪制邊界框與標簽，實現檢測結果的可視化呈現。

實驗系統還提供 Gradio 交互界面，便于用戶上傳圖像、輸入提示并實時查看結果：

def create_annotated_image(image, json_data, height, width):# Step 1: Parse the JSON responsetry: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 Boxesdetections = 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)

硬件要求說明：由于模型計算量較大，建議使用顯存大于 16GB 的 GPU 運行實驗，CPU 環境可運行但推理速度顯著降低。

實驗結果與分析

用例 1：特定目標視覺定位

該實驗驗證模型基于特征描述進行目標定位的能力，要求模型在復雜場景中識別符合特定顏色與位置特征的目標。
在這里插入圖片描述

輸入圖像

任務：視覺定位與目標檢測
提示：檢測此圖像中位于組頂部的藍色糖果，并返回其位置和標簽。

結果分析：模型成功實現基于 VLM 的視覺精確定位，準確理解 “藍色” 屬性與 “頂部位置” 的空間描述，過濾無關目標并輸出單一精確的邊界框。實驗表明模型具備將復合文本描述映射至視覺特征的能力，驗證了其跨模態理解的精確性。

在這里插入圖片描述

用例 2：關鍵點檢測精度驗證

本實驗測試模型對目標局部特征的定位能力，要求識別特定目標并標記其關鍵部位。
在這里插入圖片描述

輸入圖像

任務：視覺定位與關鍵點檢測
提示：識別此圖像中的紅色汽車，檢測其關鍵點，并以點的形式返回其位置。

結果分析：模型展現出優異的基于 VLM 的關鍵點檢測能力，從邊界框級檢測切換至像素級特征定位，準確標記紅色汽車的關鍵部位。這一結果得益于模型對絕對坐標系的精確理解，為需要精細特征分析的應用場景提供了技術支撐。

在這里插入圖片描述

用例 3：目標計數與邏輯推理

該實驗評估模型的數量認知與邏輯推理能力，測試其超越簡單檢測的高級認知能力。
在這里插入圖片描述

輸入圖像

任務：目標計數
提示：數一數貓頭鷹的眼睛數量

結果輸出：

圖像顯示兩只貓頭鷹棲息在樹枝上。每只貓頭鷹有兩只眼睛，所以圖片中總共有四只眼睛。

結果分析：模型輸出體現出多步驟推理過程：首先識別貓頭鷹數量，然后調用常識知識（每只貓頭鷹有兩只眼睛），最后執行數學計算（2×2=4），最終以自然語言形式呈現結果。這一過程驗證了基于 VLM 的對象理解已超越單純的視覺感知，具備邏輯推理能力。

在這里插入圖片描述

用例 4：抽象概念檢測與關系理解

本實驗測試模型對非物理實體（如影子）的檢測能力，評估其對對象間關系與物理現象的理解水平。
在這里插入圖片描述

輸入圖像

任務：目標檢測
提示：定位紙狐貍的影子，以 JSON 格式報告 bbox 坐標。

結果分析：“影子” 作為物理對象的光學現象，本身不具備獨立的視覺特征，其檢測依賴于對光源方向、對象形狀與投影關系的綜合理解。實驗結果表明，Qwen2.5-VL 能夠通過多步推理定位紙狐貍的影子，驗證了模型對抽象視覺現象的理解能力，體現了基于 VLM 的對象理解在復雜場景分析中的優勢。
在這里插入圖片描述

研究總結

本文系統研究了基于視覺語言模型的目標檢測技術，通過 Qwen2.5-VL 模型驗證了 VLM 在跨模態視覺理解中的顯著優勢。主要結論如下：

視覺語言模型實現圖像交互理解：基于 VLM 的目標檢測突破了傳統方法的類別限制，通過自然語言交互實現靈活的視覺查詢，支持細致入微的圖像分析需求。
視覺理解呈現層級結構：從基礎的零樣本目標檢測，到精確視覺定位，再到高級關系理解，視覺語言模型展現出逐步深入的視覺認知能力。
工具鏈支持加速技術落地：Hugging Face 的 transformers 庫與 supervision 工具包為 VLM 應用提供了便捷接口，簡化了從模型加載到結果可視化的全流程實現。
提示工程影響模型性能：精心設計的提示詞（包含任務描述、對象細節與輸出格式）是引導 VLM 生成高質量結果的關鍵因素，值得進一步研究優化。

結論

視覺語言模型的發展正在重塑計算機視覺的研究范式。Qwen2.5-VL 作為當前先進的開源 VLM，其高分辨率處理、精確坐標理解與跨模態推理能力，為目標檢測與空間理解提供了全新解決方案。從特定目標識別到抽象概念推理，VLM 展現出的多層次視覺理解能力，為電子商務、輔助技術、創意工具等領域開辟了新的應用前景。

未來研究可進一步探索提示工程優化、領域自適應方法及模型效率提升等方向，推動 VLM 技術在更廣泛場景中的實用化落地。

參考文獻

Qwen2.5 VL 技術博客 (Qwen 團隊)
基于 Qwen 2.5 的目標檢測與視覺定位 (Pyimagesearch)
代碼參考：HF 團隊的 Gradio 應用
Object Detection and Spatial Understanding with VLMs ft. Qwen2.5-VL