物体检测通过使视觉-语言模型（VLMs）能够识别并定位图像中的物体，同时将其与文本概念关联起来，从而实现与 VLMs 的集成。VLMs 结合了视觉理解（通过计算机视觉）和语言处理（通过自然语言模型），以执行图像字幕、视觉问答或多模态搜索等任务。物体检测在此充当桥梁：它识别图像中的特定物体、它们的位置，有时甚至包括它们之间的关系，然后语言组件利用这些信息来生成或解释文本。例如，在一张公园的图片中，物体检测可能会识别出“狗”、“树”和“球”，从而使 VLM 能够生成“一只狗在树附近玩球”这样的字幕。
这种集成通常有两种方式。首先，一些 VLMs 将物体检测用作预处理步骤。像 Faster R-CNN 或 YOLO 这样的模型提取感兴趣区域（边界框）和类别标签，这些信息与原始文本输入一起被馈送到语言模型中。例如，Google 的 ViLBERT 使用物体检测器生成的区域提议来对齐图像区域和句子中的词语。其次，较新的端到端 VLMs，例如 DETR（Detection Transformer），通过在单一架构中处理图像和文本来统一检测和语言任务。这些模型避免了明确的区域提议，而是使用基于 Transformer 的注意力机制直接连接视觉和文本标记。例如，VLM 中的图像-文本对可以将检测到的“狗”的边界框映射到诸如“图片中是什么动物？”这样的问题中的“动物”一词。
这种集成的应用包括视觉问答（例如，通过检测汽车及其颜色来回答“图片中是否有红色汽车？”）或多模态检索（例如，根据“查找沙发上有猫的图片”等文本查询来搜索图像）。挑战包括确保检测精度以避免误导性的语言输出，以及管理计算成本。对于开发者而言，像 Hugging Face 的 Transformers 库或 Detectron2 这样的工具提供了预构建模块，用于试验集成物体检测的 VLMs。通过将检测与语言理解相结合，VLMs 实现了视觉数据和文本之间更丰富的交互，尽管平衡速度、准确性和可扩展性仍然是实际实施的关键关注点。