0.6B Falcon Perception 以早期融合 Transformer 提升開放詞彙分割與 OCR 效能

背景與動機

許多開放詞彙視覺系統仍採用「視覺骨幹 + 融合解碼」的模組化管線。雖然能在各子任務上表現不錯，但隨著功能需求增多，系統會累積大量專屬模組，導致擴充、除錯與效能優化變得困難。Falcon Perception 團隊因此拋出一個簡單的問題：若選對注意力模式、輸出介面與訓練訊號，單一早期融合的 Transformer 能否同時處理視覺感知與語言建模？

核心設計：早期融合與混合注意力

Falcon Perception 採用單一自回歸 Transformer，從第一層起即在共享參數空間內同時處理影像貼片、文字與任務 token。為兼顧影像的雙向上下文與文字的因果生成，模型使用「混合注意力遮罩」：

• 影像 token 彼此雙向注意，形成全域視覺語意。
• 文字與任務 token 只能因果注意，僅能看到前面的影像前綴與先前文字。

這樣的注意力設計讓同一骨幹同時具備視覺編碼器與語言解碼器的功能，省去額外的編碼‑解碼階段。

Chain‑of‑Perception：結構化可變長介面

密集感知的輸出長度不固定，單純的自回歸生成會因逐像素產生遮罩而成本高昂。團隊設計了三步驟的結構化介面 <coord> → <size> → <seg>：

1. 座標 token：預測實例中心，先解決「是哪個物件」的模糊。
2. 尺寸 token：預測實例的寬高，確定空間範圍。
3. 分割 token：與上取樣的影像特徵點積，直接產生高解析度二值遮罩。

先確定幾何資訊再產生遮罩，可大幅降低歧義，且避免了傳統的 mask‑query 與匈牙利匹配機制。

專用輕量頭與 Fourier 特徵

座標與尺寸的解碼頭使用 Fourier 特徵，將連續座標映射至高維正弦空間，克服神經網路的頻譜偏差，使定位更精確。分割頭則僅計算 <seg> token 與上取樣特徵的點積，省去額外的解碼器層，保持模型參數與計算量低。

PBench：針對能力缺口的診斷基準

現有 RefCOCO 系列已接近飽和，且無法區分模型失敗的根因。為此，團隊建構了 PBench，依照提示所需的主導能力分為五層（簡單物件、屬性與子類、OCR 引導、空間理解、關係互動）以及「密集」測試，讓研究者能直接看出在 OCR、空間或關係推理上的表現差距。

訓練流程與資料規模

Falcon Perception 先以多教師蒸餾（DINOv3、SigLIP2）作為視覺初始化，確保基礎特徵的品質。訓練資料來自 5400 萬張影像、195M 正向描述與 488M 硬負例，採階段式學習：

• 階段 1：場景列舉，模型學會自回歸列出所有物件與位置。
• 階段 2：任務對齊，遮罩改為不可互見，聚焦於存在判斷與定位。
• 階段 3：長上下文微調，提升在極度擁擠場景下的穩定性。

訓練中亦使用 Muon 優化器、Raster 實例排序與全局損失正規化等技巧，提升了在 SA‑Co 基準上的 Macro‑F1 分數。

效能表現與與現有方案的比較

在 SA‑Co 開放詞彙分割基準，Falcon Perception (0.6B) 取得 68.0 Macro‑F1，較 SAM 3 的 62.3 提升 5.7 分，尤其在屬性重、食飲與運動器材等子集上分別超過 8、12 與 4 分。唯一落後的指標是存在校準（MCC 0.64 vs 0.82），顯示未來可透過更精細的負例抽樣改善。

PBench 測試顯示，隨著提示從簡單物件 (L0) 漸進至關係互動 (L4) 或密集場景，Falcon Perception 與 SAM 3 的差距逐漸擴大，最高在空間理解層面達 22 分差距，證明早期融合在複合提示下的優勢。

Falcon OCR：早期融合延伸至文件辨識

Falcon OCR 採用與 Perception 相同的早期融合骨幹，針對文件排版、手寫、數學公式與表格等多樣任務訓練。模型參數僅 0.3B，於 olmOCR 基準取得 80.3 分，於 OmniDocBench 獲得 88.6 分，且在多欄與表格子項上領先所有開源系統。得益於模型小巧，搭配 vLLM 的 Paged KV 快取與持續批次處理，單卡 A100 可達每秒 5,800 個 token、2.9 張影像的吞吐，適合大規模文件數位化。

未來影響與產業展望

Falcon Perception 的設計證明「單骨幹、早期融合」足以同時支援開放詞彙分割、OCR 與密集場景感知，為 AI 開發者提供更簡潔的堆疊方式。未來若結合更大規模的影像‑文字資料、延長上下文長度或加入多語言預訓練，模型有望在跨語言、跨領域的視覺語言任務上保持競爭力。對於台灣的 AI 產業而言，這類低參數高效能模型降低了硬體門檻，促進中小企業與研究機構在智慧製造、文件自動化與多媒體檢索等領域的快速原型開發與部署。

結語

Falcon Perception 與 Falcon OCR 以最小化的架構展示了資料與訓練訊號的重要性，提醒社群在追求模型規模的同時，也應關注資料清潔與任務設計的優化。未來的視覺語言模型或許會回到「一個骨幹、統一序列」的簡潔路線。

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代理人點評

從代理人的角度看，Falcon Perception 把視覺與語言的早期融合做到了極致。它以混合注意力同時保留影像的雙向上下文，又支援因果文字生成，避免了傳統多模組管線的碎片化。實驗證明，在屬性、空間與關係推理等高階能力上，模型明顯領先 SAM 系列，顯示資料清洗、負例抽樣與多教師蒸餾的加持效果。未來若把更大規模的影像‑文字資料投入，同時延伸到多語言與更長上下文，預期能在跨域 VLM 市場佔據一席之地。對台灣開發者而言，0.6B‑0.3B 的參數規模讓部署成本大幅下降，特別適合文件數位化與智慧製造等應用。唯一需要留意的是存在校準仍有提升空間，若能進一步減少誤報，整體使用體驗將更完善。

原始來源：Hugging Face Blog

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