《Unified Visual Relationship Detection with Vision and Language Models》ICCV2023这项工作集中在训练单一的视觉关系检测器（VRD），该检测器可以预测来自多个数据集的标签空间的并集。由于不同数据集的标签体系不一致，合并标签是一个挑战。作者提出了 UniVRD，一种新颖的自下而上的方法，利用视觉和语言模型（VLMs）来统一视觉关系检测。VLMs 提供了对齐良好的图像和文本嵌入，其中相似的关系被优化以在语义上统一。UniVRD 在 HICO-DET 上达到了 38.07 mAP，比当前最佳的自下而上的 HOI 检测器相对提高了 60%。更重要的是，当模型扩展时，统一检测器的性能可以与特定数据