零训练 LLM+OVOD 流水线中的归因缺口：CAAP–SNAP 差异的细粒度分析
Attribution Gaps in Zero-Training LLM+OVOD Pipelines: A Fine-Grained Analysis of the CAAP--SNAP Discrepancy
AI 导读
在完整 5,000 张图像的 COCO-Val 划分（27,273 个检测）上，零训练 LLM+开放词汇检测器（OVOD）流水线的类无关定位准确率（CAAP）与语义命名准确率（SNAP）持续背离，原因并非物体视觉复杂度——小目标和被遮挡目标反而定位更好。当 LLM 措辞超出检测器原生类别集时，定位准确率从 80.9% 降至 31.6%；其中真实同义词仍达 89.3%，语义无关的"噪声"标签仅 12.0%。