論文の概要: Object Detection with Multimodal Large Vision-Language Models: An In-depth Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19294v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 17:21:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.35632
• Title: Object Detection with Multimodal Large Vision-Language Models: An In-depth Review
• Title（参考訳）: マルチモーダル大視野モデルによる物体検出:奥行きのレビュー
• Authors: Ranjan Sapkota, Manoj Karkee,
• Abstract要約: 大規模視覚言語モデル(LVLM)における言語と視覚の融合は、ディープラーニングに基づく物体検出に革命をもたらした。 この詳細なレビューでは、LVLMの最先端技術に関する構造化された調査が紹介されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2882817259131403
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The fusion of language and vision in large vision-language models (LVLMs) has revolutionized deep learning-based object detection by enhancing adaptability, contextual reasoning, and generalization beyond traditional architectures. This in-depth review presents a structured exploration of the state-of-the-art in LVLMs, systematically organized through a three-step research review process. First, we discuss the functioning of vision language models (VLMs) for object detection, describing how these models harness natural language processing (NLP) and computer vision (CV) techniques to revolutionize object detection and localization. We then explain the architectural innovations, training paradigms, and output flexibility of recent LVLMs for object detection, highlighting how they achieve advanced contextual understanding for object detection. The review thoroughly examines the approaches used in integration of visual and textual information, demonstrating the progress made in object detection using VLMs that facilitate more sophisticated object detection and localization strategies. This review presents comprehensive visualizations demonstrating LVLMs' effectiveness in diverse scenarios including localization and segmentation, and then compares their real-time performance, adaptability, and complexity to traditional deep learning systems. Based on the review, its is expected that LVLMs will soon meet or surpass the performance of conventional methods in object detection. The review also identifies a few major limitations of the current LVLM modes, proposes solutions to address those challenges, and presents a clear roadmap for the future advancement in this field. We conclude, based on this study, that the recent advancement in LVLMs have made and will continue to make a transformative impact on object detection and robotic applications in the future.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル(LVLM)における言語とビジョンの融合は、適応性、文脈推論、そして従来のアーキテクチャを超えた一般化を向上することにより、ディープラーニングに基づくオブジェクト検出に革命をもたらした。 この詳細なレビューでは、3段階の研究レビュープロセスを通じて体系的に組織化されたLVLMにおける最先端の探査について述べる。 まず、物体検出のための視覚言語モデル(VLM)の機能について論じ、これらのモデルが自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョン(CV)技術を用いて物体検出と局所化に革命をもたらす方法について述べる。 次に、オブジェクト検出のための最近のLVLMのアーキテクチャ革新、トレーニングパラダイム、出力柔軟性を説明し、オブジェクト検出のための高度なコンテキスト理解を実現する方法について説明する。 本稿では,視覚情報とテキスト情報の統合におけるアプローチを徹底的に検討し,より高度な物体検出と局所化戦略を実現するために,VLMを用いた物体検出の進歩を実証する。 本稿では,LVLMのローカライゼーションやセグメンテーションを含む様々なシナリオにおける有効性を示す包括的視覚化を行い,その実時間性能,適応性,複雑性を従来のディープラーニングシステムと比較する。 レビューの結果から,LVLMはオブジェクト検出における従来の手法の性能をすぐに満たしたり,超えたりすることが期待される。 レビューではまた、現在のLVLMモードのいくつかの大きな制限を特定し、これらの課題に対処するためのソリューションを提案し、この分野における今後の進歩の明確なロードマップを提示している。 この研究に基づき、近年のLVLMの進歩は、オブジェクト検出とロボット応用に変革をもたらし、今後も引き続き影響を与えていくと結論付けている。

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