ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链

主要观点总结

本文提出一种无监督视觉思维链推理框架UV-CoT，通过自动化数据生成与评估机制，摆脱对人工标注的依赖，实现关键图像区域的动态聚焦和细粒度图像推理。该框架结合改进的DPO算法，显著优于有监督方法。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景与概述

介绍了现有模型在处理视觉理解任务时的局限性，以及引入思维链推理机制的必要性和意义。文章提出了一种新的无监督视觉思维链推理框架UV-CoT，旨在解决现有模型在处理图像时的粒度固定、难以根据语义线索动态关注关键区域的问题。

关键观点2: UV-CoT框架的主要特点

UV-CoT框架以人类视觉理解方式为基础，设计了无监督的数据生成与偏好优化机制，动态聚焦关键区域，实现细粒度推理。它结合了目标模型和评估模型，通过自动化的偏好数据生成与评估流程，实现了无监督图像级思维链学习。

关键观点3: UV-CoT的优势

UV-CoT显著提升了模型的空间感知与图文推理能力，实验结果显示其性能优于其他模型。它还具有泛化能力强、易于拓展、不依赖评估模型等特点，尤其在处理高分辨率场景和边界框生成质量方面表现出色。

关键观点4: UV-CoT的应用价值

UV-CoT框架为高效、可扩展的多模态推理提供了新思路，为未来无监督视觉理解研究奠定了坚实基础。它有望推动计算机视觉领域的发展，为相关应用带来更准确的图像理解和推理能力。

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