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文章：WeDetect: Fast Open-Vocabulary Object Detection as Retrieval

代码：https://github.com/WeChatCV/WeDetect

单位：腾讯微信团队

一、问题背景：传统方法的“速度与精度”困局

传统开放词汇目标检测主要分为两类思路，却都存在明显短板：

• 融合型方法：通过深度跨模态融合层让图像和文字深度交互，精度较高，但计算量极大，导致推理速度慢，且视觉特征无法在不同文字查询间共享，换个描述就得重新计算；

• 非融合型方法：采用双塔架构，不用复杂融合，速度更快，但过去在精度和泛化能力上始终落后于融合型方法，难以支撑复杂场景需求。

此外，现有模型还存在功能单一的问题：要么只能做基础检测，要么无法处理“左边穿7号球衣的球员”这类复杂指令，要么不能精准检索小物体，难以覆盖多场景实际应用。

二、方法创新：以“检索”为核心，打造全能模型家族

腾讯团队跳出传统思路，将“检索”理念贯穿始终，推出了WeDetect模型家族，通过三大核心创新解决痛点：

1. 核心架构：无融合双塔，兼顾速度与对齐

WeDetect家族统一采用双塔架构，彻底抛弃耗时的跨模态融合层：

• 文本编码器：将文字描述（如“猫”“心形的锁”）编码成特征向量；

• 视觉编码器：提取图片中不同尺度的区域特征，采用ConvNeXt backbone，天生适配多尺度物体检测。

• 识别逻辑：通过计算文本特征与图像区域特征的相似度（点积）完成匹配，就像在“特征字典”里检索目标，无需反复交互，速度自然拉满。

2. 三大模型：各司其职，覆盖全场景需求

• WeDetect（基础检测器）：模型家族的“地基”，基于预训练的CLIP模型微调，搭配1500万张图片、3.3亿个标注框的高质量数据集（含多粒度标签，如“动物→狗→黄色的狗”），通过分阶段训练，在无融合架构下实现超高精度。

• WeDetect-Uni（通用候选框生成器）：冻结WeDetect的核心参数，仅训练一个“通用物体提示词”，就能批量生成图片中所有可能的物体候选框。关键是这些候选框的特征仍保留类别属性，可直接用于后续分类，还支持“物体检索”新功能——能从海量历史图片中快速找到含特定物体（哪怕是烟蒂这样的小物体）的图像，弥补了传统图像检索的细粒度短板。

• WeDetect-Ref（复杂指令理解器）：结合大语言模型（LLM）处理复杂指令，先由WeDetect-Uni生成候选框，再让LLM作为分类器，通过二进制分类头对所有候选框并行打分，一次性筛选出符合指令的目标。摒弃了LLM传统的逐token生成机制，推理速度提升13倍，还能避免边界框回归不准的问题。

3. 数据与训练：细节拉满，筑牢性能根基

• 多粒度标签：为每个物体标注层级化标签，训练时随机采样，丰富文本多样性，助力细粒度对齐；

• 分阶段训练：先预训练视觉和文本编码器，再训练模型头部和颈部，最后端到端微调，充分复用预训练知识；

• 自动数据引擎：用目标检测器+SAM分割+Qwen2.5-VL大模型自动标注，生成高质量、无遗漏的标注数据，减少人工成本。

三、实验结果：15个基准测试登顶，性能全面碾压

在15个主流 benchmarks 上的测试显示，WeDetect家族实现了“速度与精度”的双重突破：

1. 基础检测：又快又准

• WeDetect-Tiny（33M参数）：在LVIS数据集上实现37.4 AP，比同类快模型YOLO-World-L高2.0 AP，且运行速度达62.5 fps，远超YOLO-World-L的54.6 fps；

• WeDetect-Large：在LVIS数据集上达到49.4 AP，比此前的SOTA模型LLMDet高7.4 AP，性能断层领先。

2. 物体检索：细粒度优势明显

WeDetect-Uni在COCO和LVIS数据集上的物体检索F1分数达83.6，比经典模型CLIP高出37.2，能精准定位小物体和局部特征，检索速度远超传统方法。

3. 复杂指令理解：高效碾压大模型

WeDetect-Ref 4B（仅40亿参数）在RefCOCO/+/g数据集上平均准确率达93.2，比Qwen3-VL 4B高6.6个百分点，且推理速度是后者的13倍，甚至比Grounding-DINO-L还快；同时首次实现大模型在COCO数据集上AP突破50，比肩传统专业检测器。

四、优势与局限：实际应用的“加分项”与“待优化点”

核心优势

1. 速度极快：无融合架构+并行推理，WeDetect-Tiny达62.5 fps，WeDetect-Ref比同类大模型快13倍，满足实时部署需求；

2. 功能全面：统一覆盖基础检测、候选框生成、物体检索、复杂指令理解四大任务，无需多个模型拼接；

3. 泛化性强：在跨领域数据集（如卡通、素描、纹身图像）和长尾类别上表现稳定，零样本迁移能力突出；

4. 部署友好：架构简洁，可通过GPU和Flash Attention进一步加速，适配不同硬件环境。

现存局限

1. 多查询支持不足：WeDetect-Ref是二进制分类模型，单次前向传播只能处理一个查询，多查询需多次推理后合并结果（但因速度足够快，实际影响较小）；

2. 小样本极端场景：在极少数超小众类别或极模糊图像上，检索精度仍有提升空间。

五、一句话总结

WeDetect家族以“检索”为核心，通过无融合双塔架构、多粒度数据训练和功能化模型设计，首次实现了开放词汇目标检测“速度、精度、灵活性”的三重突破，为实时智能视觉应用提供了高效可行的解决方案。