AIGC核心技术——计算机视觉(CV)预训练大模型

简介: 【1月更文挑战第13天】AIGC核心技术——计算机视觉(CV)预训练大模型

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Florence是微软在2021年11月提出的一种视觉基础模型,其采用了双塔Transformer结构,其中文本部分采用了12层Transformer,而视觉部分则采用了SwinTransformer。通过对来自互联网的9亿图文对进行学习,Florence通过Unified Contrasive Learning机制将图文映射到相同的空间中,为计算机视觉领域的各种任务提供了强大的支持。

在Florence模型中,文本和视觉信息分别经过不同的Transformer结构处理,形成了一个双塔的架构。这种架构的设计使得模型能够更好地捕捉文本和图像之间的关联,提高了模型在图文任务上的性能。12层Transformer用于处理文本信息,通过对文本的逐层抽象,模型能够理解更高层次的语义信息。而在视觉部分,SwinTransformer被采用,这是一种基于局部注意力机制的视觉Transformer,能够更有效地捕捉图像中的局部特征,提高了图像处理的精度。

关键的训练数据来自互联网上的9亿图文对。这意味着Florence在学习过程中接触到了大量的多样性数据,这对于提高模型的泛化能力至关重要。Unified Contrasive Learning机制被用于将图文映射到相同的空间中,这意味着模型学会了将图像和文本表示在一个共同的语义空间中,从而能够更好地理解它们之间的关系。这也使得Florence成为一个通用的预训练大模型,可用于多个计算机视觉任务。

Florence模型在下游任务中展现了卓越的性能。其中包括图文检索、图像分类、目标检测、视觉问答以及动作识别等任务。在图文检索任务中,Florence能够精准地匹配图像和文本,提高了搜索结果的准确性。在图像分类任务中,模型能够准确地识别图像中的物体类别,具有出色的分类能力。目标检测任务中,Florence能够有效地定位和识别图像中的多个目标,为实时物体检测提供了强大的支持。在视觉问答和动作识别任务中,模型展现了对语境理解和动作识别的卓越能力。

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