用商汤大模型做物体检测？ 实测 SenseNova-SI 全流程

一、为什么想用大模型做检测？

传统物体检测（YOLO、Faster R-CNN）虽然精确，但需要大量标注数据训练。而最近大火的视觉语言模型（VLM）让我想到一个思路：

于是我选了商汤开源的SenseNova-SI系列模型来做实验——它基于 InternVL3 架构，支持中英文，而且有2B和8B两个版本可以对比。

二、SenseNova-SI 是什么？

SenseNova-SI 是商汤科技开源的空间智能多模态模型，专门为视觉理解优化过。它不是传统的检测模型，而是一个能看图、能说话、能输出坐标的全能选手。

三、2B vs 8B：选哪个？

两个版本都能在 RTX 5060 Ti (16GB) 上跑，但体验差别很大：

RTX 5060 Ti 总显存 16GB3.9 GB2B直接 FP16 加载5.4 GB8BNF4 量化剩余 10.6 GB 可用于其他任务

选择建议：实时场景用 2B，精度优先用 8B。4-bit 量化让 8B 在消费级显卡上也能流畅运行。

四、检测方案设计

核心思路：用两步法——先让模型识别物体名称，再逐个获取精确坐标。

五、实测结果

场景1：客厅

8B模型检测结果：识别出沙发、椅子、台灯、天花板、窗户/门、窗帘、画等7个物体，每个物体都有精确的彩色边界框

场景2：公园

8B模型检测结果：长椅、垃圾桶、树木、小路都被精确框出，位置完全正确

六、总结

做对了什么

• 两步法（先识别再定位）比直接输出JSON更稳定
• 4-bit 量化让 8B 模型在消费级显卡上流畅运行
• 中文物体名翻译让结果更易读
• 直接PIL绘制比matplotlib渲染更清晰

还需优化

• 坐标精度有限（约10%误差）
• 8B 推理较慢（~8秒），不适合实时场景
• 部分小物体可能漏检
• 集成 Grounding DINO 获得像素级精确检测
• 用 flash-attn 加速推理
• 添加视频流实时检测支持