DeepScan：免训练视觉证据推理框架

DeepScan 是 CVPR 2026 论文的官方实现，面向大型视觉语言模型中视觉定位推理的研究者。项目于3月开源核心代码：它提出免训练的三阶段推理管线，自底向上组织视觉证据的定位与利用，可跨不同视觉语言模型复用，仓库提供环境配置、服务与推理启动命令，代码以 Apache-2.0 许可开源。对希望提升 LVLM 回答可追溯性、又不想改动模型权重的研究者，它提供了无需训练的推理方案。