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LocateAnything Visual Grounding

基于 VLM 的「开放词表」视觉定位——一句自然语言找到 / 数出画面里的任意物体，无需预训练类别。需要 GPU 服务器。

1. 方案概述​

locate-anything 是一个 HTTP 桥接扩展：扩展是轻量客户端，LocateAnything-3B 模型跑在独立的 Python 推理服务上（推荐 NVIDIA GPU）。扩展负责结果后处理（NMS、面积过滤）。

「开放词表」是它的核心：不像 YOLO 只认预训练的 80 类，你可以用任意自然语言描述要找的东西，模型零样本定位。

五类命令：

能力命令关键参数说明
类别检测detectcategories（如 person,car）按类别检测
短语定位groundphrase（自然语言）按描述零样本定位，可 single/multi
文字定位detect_text—定位画面中所有文字
GUI 定位ground_guiphrase，output_type(box/point)截图里定位 UI 元素
指点pointphrase指向某个物体

数据流向：

2. 物料清单（BOM）​

物料规格用途必需
NeoMind 平台v0.9.0+扩展宿主✅
locate-anything 扩展v2.7.7+HTTP 桥接 + 后处理✅
GPU 推理服务器NVIDIA GPU运行 LocateAnything Python 服务✅
本地 LLMOllama 等AI Chat 后端可选

3. 前置准备：部署推理服务​

LocateAnything 扩展本身只是 HTTP 客户端，真正的 nvidia/LocateAnything-3B（约 6 GB）模型跑在一个独立的 Python 推理服务里。该服务基于 FastAPI，暴露以下端点：

端点方法作用
/healthGET健康检查，返回模型与设备状态
/detectPOST按类别检测
/groundPOST自然语言短语定位
/detect_textPOST全画面文字定位
/ground_guiPOSTUI 元素定位
/pointPOST指向物体

默认监听 http://127.0.0.1:9380；服务源码在扩展 service/ 目录（server.py、locateanything_worker.py、Dockerfile、docker-compose.yml、start.sh）。提供 Docker（推荐） 与 本地运行 两种方式。

3.1 方式一：Docker 部署（推荐，GPU 机器）​

镜像基于 pytorch/pytorch:2.6.0-cuda12.4-cudnn9-devel，自带 CUDA 运行时。

前置：NVIDIA GPU + 已安装 NVIDIA Container Toolkit。

cd service/

# 构建镜像（首次较慢，安装依赖）
docker build -t locate-anything-service .

# 可选：构建时预下载模型（~6 GB），省去首次启动等待
docker build --build-arg DOWNLOAD_MODEL=1 -t locate-anything-service .

# 运行：映射端口、挂载模型缓存卷、分配 GPU
docker run -d --gpus all \
  -p 9380:9380 \
  -v locate-models:/models \
  locate-anything-service

或用附带的 Compose 文件（等价，含自动重启与健康检查）：

cd service/
docker compose up -d        # 启动
docker compose logs -f      # 查看日志（首次会下载模型）

模型约 6 GB，缓存在卷 locate-models（容器内 /models/huggingface）；首次启动需下载，故健康检查的 start_period 设为 300 s。

3.2 方式二：本地直接运行​

适合开发调试，或在 Mac（MPS）/ 带 GPU 的工作站上运行。

前置：Python 3.10+；NVIDIA GPU 装 CUDA 版 PyTorch，Mac 走 MPS。

cd service/

# 安装依赖（Mac/CPU 兼容版，含 torch>=2.5）
pip install -r requirements.txt

# 用启动脚本（自动探测环境、设置 MPS 回退）
./start.sh                          # 默认端口 9380，下载模型
./start.sh --port 9381              # 自定义端口
./start.sh --model /path/to/model   # 使用本地模型路径

# 或直接运行
python server.py --host 0.0.0.0 --port 9380

常用环境变量：

变量默认说明
LOCATE_ANYTHING_MODELnvidia/LocateAnything-3BHF 模型 ID 或本地路径
LOCATE_ANYTHING_PORT9380监听端口（start.sh 读取）
PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK1（start.sh）macOS MPS 回退开关

推理设备按 CUDA → MPS → CPU 自动选择；生产环境推荐 CUDA。

3.3 验证服务就绪​

启动后先加载模型（约 6 GB，首次还要下载，请耐心等几分钟）。就绪后用 /health 确认：

curl http://127.0.0.1:9380/health
# {"status":"ok","model":"nvidia/LocateAnything-3B","device":"cuda"}

status 为 ok 表示模型已加载；model_not_loaded 表示仍在加载或失败（查看服务日志）。

回到 NeoMind 扩展详情页执行 check_status，确认模型已加载。

check_status 确认模型已加载

4. 安装与配置扩展​

进入 Extensions 页面，从扩展市场安装 locate-anything；在 Configuration 里把 service_url 指向推理服务（如 http://<GPU服务器IP>:9380）。

配置项默认说明
service_urlhttp://127.0.0.1:9380LocateAnything 服务地址
generation_modeslowfast(MTP，最快) / slow(NTP，最稳) / hybrid(fast+回退)
max_new_tokens2048单次推理最大 token（128–8192）
nms_iou_threshold0.7NMS 的 IoU 阈值（越小过滤越狠）
min_area_ratio0.0005框最小面积占比（过滤碎框）
max_area_ratio0.98框最大面积占比（过滤过大的框）

NMS 与面积过滤作用于 detect / ground / ground_gui；detect_text 与 point 原样返回。三者也可在单次命令里用 args 覆盖。

扩展安装与配置

5. 使用方式​

5.1 在 Dashboard 用卡片测试（LocateCard）​

扩展自带前端组件 LocateCard——在 Dashboard 添加该卡片即可图形化测试，无需手填命令参数：

  1. 上传一张图片（组件自动压缩）。
  2. 顶部切换模式：Detect / Locate / OCR / UI / Point（对应 detect / ground / detect_text / ground_gui / point）。
  3. 底部输入框填描述：Detect 填类别（如 person,car）、Locate/UI/Point 填自然语言（如 穿红马甲的人），OCR 无需输入。
  4. 点执行（或回车），结果直接在图上叠加检测框 / 指点，并显示耗时与数量。

底层调用的就是扩展命令，卡片只封装了图片上传、参数填写与结果可视化。

添加 LocateAnything 卡片

卡片上传待检测图片

5.2 接入 NE101 摄像头组件​

在 NE101 摄像头组件 里把 processingExtensionId 选为 locate-anything-v2（扩展市场安装 id 为 locate-anything，组件下拉按 locate-anything-v2 匹配显示）：

  • 模板 object_detection → detect 命令（按 processingCategories 检测）。
  • 模板 grounding → ground 命令（用 processingPhrase 自然语言定位）。

后者是它的杀手锏：一句话描述要监控的对象，相机常驻零样本定位。

5.3 通过 AI Chat​

对 AI Chat 说「用 locate-anything 数一下这张图里穿红马甲的人」，LLM 调命令并解读结果。

6. 典型场景​

6.1 自然语言查找 / 零样本计数​

用 ground + phrase 找 / 数任意物体，无需训练：

  • phrase = 穿红马甲的人 → 安全管理者人数。
  • phrase = 货架上的红色商品 → 缺货 / 陈列检查。
  • phrase = 地上的垃圾 → 环境巡检。

返回所有匹配位置与数量，可配合 自动化规则 触发告警。

定位匹配结果

定位结果示例（二）

定位结果示例（三）

定位结果示例（四）

6.2 缺陷 / 异物定位​

描述异常特征（如 划痕、遗留工具、异物），模型定位后配合 ROI 或人工复核，适合零散、偶发的缺陷排查，免去为每种缺陷单独训练模型。

6.3 文字与 GUI 定位​

  • detect_text：定位画面中所有文字（比 OCR 更轻，只要位置）。
  • ground_gui / point：在截图里定位 UI 元素或指向物体，可用于 RPA、自动化测试、无障碍辅助。

7. 选型：locate-anything vs yolo-device-inference​

维度yolo-device-inferencelocate-anything
类别固定（COCO 80 类 / 自定义模型）开放词表（自然语言，零样本）
延迟毫秒级秒级（VLM）
部署本地 ONNX，边缘可跑需 GPU 推理服务
适合已知类别的稳定检测、高吞吐临时需求、未知类别、一句话找东西

已知类别且追求速度 → yolo；要「用话找东西」或类别不固定 → locate-anything。两者都可在 NE101 摄像头组件 上切换使用。

8. 附录​

相关文档​

最后更新: 2026-07-13