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Gemini 2.5在边界框处理上表现如何？ -- Is Gemini 2.5 good at bounding boxes?

原文链接 | HN讨论 | 2025-07-10 23:35:12

文章摘要

Gemini 2.5 Pro在目标检测任务中表现尚可，与2018年的Yolo V3在MS-COCO验证集上的性能相当。尽管多模态大语言模型在计算机视觉任务中不断进步，但尚未完全取代卷积神经网络（CNN）。作者通过一个小型基准测试评估了Gemini 2.5在MS-COCO数据集上的表现，结果显示其在目标检测方面有一定竞争力，但仍有提升空间。

文章总结

文章主要内容总结

标题: Gemini 2.5 在边界框检测方面表现如何？还行吧...

发布日期: 2025年7月10日

核心内容:
本文探讨了Gemini 2.5 Pro在目标检测任务中的表现，特别是在MS-COCO数据集上的表现。作者通过一个小型基准测试，将Gemini 2.5 Pro与2018年的Yolo V3进行了对比，发现其在目标检测任务中的表现与Yolo V3相当。

关键点:

  1. 背景:
    多模态大语言模型（如Gemini）在计算机视觉任务中表现越来越出色，但作者质疑它们是否已经准备好取代传统的卷积神经网络（CNN）。为了验证这一点，作者在MS-COCO数据集上进行了目标检测测试。

  2. 数据集:
    使用了经典的MS-COCO数据集，该数据集包含80个类别，从“人”到“牙刷”不等。验证集包含5000张图像，用于测试Gemini的表现。

  3. 测试方法:
    作者设计了一个提示词（prompt），要求Gemini检测图像中的所有可见物体，并输出每个物体的标签、置信度、边界框和掩码。测试中使用了不同的模型版本（Pro、Flash、Flash-Lite）和不同的思考预算（think tokens）。

  4. 结果:

    • Pro模型表现最好，mAP（平均精度）约为0.34，与Yolo V3相当。
    • Flash和Flash-Lite模型表现较差，尤其是Flash-Lite，mAP较低且错误率较高。
    • 思考预算的增加显著降低了模型的表现。
    • 非结构化输出在Flash和Flash-Lite上表现更好，但在Pro上表现较差。

  5. 图像对比:
    文章展示了多张图像，对比了Gemini的预测边界框与真实边界框的差异。例如，Gemini在某些情况下能够检测到更多的物体，但在其他情况下可能会漏检或误检。
    Image 1: Dog with ground truth bounding boxes
    Image 2: Dog with bounding box predictions from Gemini
    Image 3: Cake with ground truth bounding boxes
    Image 4: Cake with bounding box predictions from Gemini
    Image 5: Carpark with ground truth bounding boxes
    Image 6: Carpark with bounding box predictions from Gemini

  6. 结论:
    尽管Gemini 2.5 Pro在目标检测任务中表现不错，但CNN在速度、成本和可解释性方面仍然具有优势。然而，Gemini在开放集任务中的多功能性令人印象深刻，作者表示将在未来的项目中使用它。

参考文献:
文章还提到了Simon Willison的相关研究和一篇关于GPT-4o在视觉任务中表现的论文，供读者进一步了解。

总结:
Gemini 2.5 Pro在目标检测任务中表现良好，但与专门训练的CNN相比仍有差距。尽管如此，其在多任务处理中的灵活性使其成为一个有潜力的工具。

评论总结

主要观点总结：

  1. 边界框质量与数据集噪声处理

    • EconomistFar 提到，边界框的小误差在边缘情况或数据有限时会迅速累积，询问如何处理噪声数据集中的边界框质量，是否依赖人工标注或数据增强。
      • 引用：“Small inaccuracies can add up fast, especially in edge cases or when training on limited data.”
    • bee_rider 提出，Gemini 的边界框标注可能作为自动标注工具，减少人工标注的繁琐。
      • 引用：“maybe Gemini with it’s mediocre bounding boxes could be used as an infinitely un-bore-able annotater instead.”

  2. Gemini 在边界框检测中的表现与改进

    • thegeomaster 指出，Google 模型（如 Gemini 2.0）经过专门的后训练，显著提升了边界框检测能力。
      • 引用：“Google models >= Gemini 2.0 are all explicitly post-trained for this task of bounding box detection.”
    • smus 提到，Gemini 2.5 在零样本检测中表现良好，但在提供额外视觉或文本上下文时性能下降。
      • 引用：“performance degraded when provided visual examples to ground its detections from.”

  3. 多模态 LLM 的应用潜力与局限性

    • Alifatisk 认为多模态 LLM 是解决多种技术问题的“银弹”，涵盖文本分析、视频生成和边界框检测等领域。
      • 引用：“Multimodal LLMs is our silver bullet to applying different technological solutions.”
    • nolok 分享使用 Gemini 的经验，指出其在复杂任务中表现优异，但在简单计算中却频繁出错。
      • 引用：“it kept trying to tally me totals, and there was always one wrong.”

  4. 边界框检测的技术细节与实验方法

    • svat 提出多个关于边界框检测的技术问题，如坐标格式、归一化处理以及是否分多轮进行检测。
      • 引用：“Do you ask for these coordinates as integer pixels or normalized between 0.0 and 1.0?”
    • sly010 询问 LLM 如何执行非文本任务（如目标检测），质疑其是否与专用视觉模型共享能力。
      • 引用：“How does an LLM do object detection? Or more generally, how does an LLM do anything that is not text?”

  5. Gemini 与其他技术的对比与结合

    • aae42 讨论传统计算机视觉与多模态 LLM 的结合潜力，建议开发一个“超级视觉语言模型”以提高准确性。
      • 引用：“why someone hasn’t made an ‘über vision language model’ that just exposes the old CV APIs as MCP or something.”

总结：

评论主要围绕 Gemini 在边界框检测中的表现、多模态 LLM 的应用潜力及其局限性展开。Gemini 在零样本检测中表现优异，但在简单任务中可能出现错误。多模态 LLM 被认为具有广泛的应用前景，但其与传统计算机视觉技术的结合仍有待探索。技术细节如坐标格式、归一化处理等也引发了深入讨论。