NVIDIA LocateAnything三大推理模式详解：如何根据场景选择最适合的定位方案？_服务软件

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2. LocateAnything 是一套统一的高性能视觉语言定位框架，它将多种定位任务整合到单一模型中，实现了快速且精准的视觉 grounding 解决方案。该框架创新性地采用 Parallel Box Decoding（PBD）技术，将每个边界框或点作为原子单元一次性预测，相比传统逐 token 解码方式大幅提升吞吐速度，同时保持几何结构的完整性。支持 Fast Mode（MTP）和 Slow Mode（NTP）混合推理模式，兼顾速度与准确率。GitHub：github.com/NVlabs/Eagle/tree/main/Embodied 论文：research.nvidia.com/labs/lpr/locate-anything/主要特性：- 统一视觉语言模型，支持文档理解、GUI 定位、密集目标检测、OCR 定位等多种任务；- Parallel Box Decoding 实现单步并行预测，吞吐量提升最高可达 2.5×；- 混合推理模式，默认使用快速模式，遇到格式或空间歧义时自动回退至稳定模式；- 提供 LocateAnything-Data 数据集，包含 1.38 亿语言查询与 7.85 亿边界框，覆盖通用检测、GUI、指代理解、文本定位等多领域；- 在 LVIS、M6Doc、ScreenSpot-Pro 等基准上实现 SOTA 定位精度，同时保持高效推理。支持多种分辨率与密集场景，适合机器人、具身智能、文档分析等高精度定位应用。

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19. LocateAnything: Fast and High- #LocateAnything 是由 NVIDIA 研究人员开发的一种新型视觉语言模型框架，旨在通过并行框解码（Parallel Box Decoding）技术提升目标检测与定位的效率。传统模型通常采用逐标记（Token-by-Token）的序列化预测，这不仅导致高延迟，还容易破坏坐标间的几何结构。该研究将边界框视为原子单元，通过多标记预测（MTP）在单次推理中输出完整的空间坐标，从而实现了更快的处理速度和更高的定位精度。为了兼顾性能与稳定性，该系统提供了包括快速、慢速及混合模式在内的灵活推理策略，以适应不同的应用场景。此外，研究团队还构建了拥有 1.38 亿样本的 LocateAnything-Data 大规模数据集，显著增强了模型在复杂任务中的泛化能力。实验证明，该方法在保持高交并比（IoU）质量的同时，将解码吞吐量提升了高达 2.5 倍。 arXiv: 2605.27365 #AI #Research #Arxiv #MachineLearning

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