现在多模态任务越来越火，但之前没接触过的朋友们可能一脸懵，这些专有名词到底是什么意思？这任务到底要干一件什么事情？很茫然，我也是多模态小白，所以在做多模态之前，让我们一起先整明白这些任务到底在干什么。

一、Phrase Grounding

1.1 概念介绍

这个很难直接翻译，直译的话就是 “短语接地”，所以到底指的是啥？

其实最好不要直接翻译，要从任务中理解，这个任务就指的是给定一个文本输入，如 “一个穿绿衣服的人”，从图像中找到这个文本描述指向的目标并框出来

所以，phrase grounding 就是将自然语言中提到的有效目标和图像中特定区域对应起来的任务，注意是全部提到的目标，如下图所示

现在也有方法将目标检测构建成了 phrase grounding 任务了（GLIP），将 prompt 改成如下格式即可：

1.2 常用数据集介绍

1、Flickr30k Entities

• 包含 31783 张 image
• 每张图会对应 5 个不同的 caption，共158915个caption
• 还包含 244035个 phrase-box 标注。对于每个 phrase 还细分为 people, clothing, body parts, animals, vehicles, instruments, scene, othera八个不同的类别。

二、Referring Expression Comprehension（REC）

2.1 概念介绍

这个任务是框出文本中提到的一个特定目标

如输入文本为 “穿红短袖且背球拍的人”，则输出就会框出一个目标 person

2.2 常用数据集介绍

RefCOCO, RefCOCO+, RefCOCOg：

• 是三个从 MSCOCO 中选取图像得到的数据集，数据集中对所有的 phrase 都有 bbox 的标注
• RefCOCO 有19,994幅图像，包含142,210个引用表达式，包含50,000个对象实例。
• RefCOCO+ 共有19,992幅图像，包含 49,856 个对象实例的 141,564 个引用表达式。
• Ref COCOg 有25,799幅图像，指称表达式 95,010 个，对象实例 49,822个。

三、Visual Question Answer（VQA）

3.1 概念介绍

该任务是输入问题和图像，输出模型的回答

如输入 “左侧女孩手里拿的是什么”，模型会回答 “雨伞”

四、Image Caption

4.1 概念介绍

该任务是给图像生成描述，一般输入 prompt 为：“ a picture of {}”

模型的回答为：girls holding umbrellas.