大規模ビジュアル言語モデル（LVLM）の融合は、オブジェクトの検出に革新をもたらし、適応性、文脈的推論、および伝統的なアーキテクチャを超えた一般化を強化しました。この詳細なレビューは、LVLMの最新技術を3段階の研究レビュープロセスを通じて体系的に探求します。まず、物体検出のためのビジュアル言語モデル（VLM）の機能を議論し、自然言語処理（NLP）とコンピュータビジョン（CV）技術を活用して物体検出と位置特定を革新する方法について説明します。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、出力の柔軟性について説明し、オブジェクト検出の高度なコンテキスト理解をどのように達成するかを強調します。このレビューは、視覚情報とテキスト情報を統合するために使用されるアプローチを徹底的に検討し、より洗練されたオブジェクト検出と位置特定戦略を容易にするVLMを使用したオブジェクト検出の進展を示しています。このレビューは、位置特定と分割を含むさまざまなシナリオでLVLMの効果を示す包括的な視覚化を提供し、既存のディープラーニングシステムと比較してリアルタイムのパフォーマンス、適応性、および複雑さを比較します。このレビューに基づいて、LVLMはすぐにオブジェクト検出で既存の方法のパフォーマンスに追いつくか上回ると予想されます。また、現在LVLMモデルのいくつかの重要な制限を特定し、これらの課題を解決するためのソリューションを提案し、この分野の将来の発展のための明確なロードマップを提示します。この研究に基づき、最近のLVLMの発展は物体検知とロボットアプリケーションに革新的な影響を与え、今後も継続的に影響を及ぼすと結論づけています。
