主要观点总结
文章全面介绍了视觉基础模型的发展脉络，包括经典的架构设计、训练目标以及主流的微调数据集等。文章详细探讨了基础模型的定义、多模态理解、应用广泛性以及通用模型，并展示了这些模型在多个领域和应用中的潜力。此外，文章还介绍了基于代理的基础视觉模型，突出了语言模型在现实世界任务中的潜力，并强调了多模态理解和集成的重要性。
关键观点总结
关键观点1: 基础模型的定义和重要性
基础模型是通过自监督或半监督方式在大规模数据上训练的模型，可以适应其它多个下游任务。
关键观点2: 多模态理解
文章提供了对文本提示、视觉提示和异构模态模型的系统分类，并展示了这些模型在多种视觉任务中的广泛应用。
关键观点3: 应用广泛性
基础模型可以作为通用模型来解决多个任务，尤其是与大型语言模型结合时，它们可以促生基础实体代理，进行持续学习和导航。
关键观点4: 基于代理的基础视觉模型
这些模型将语言学习模型与机器人技术和视觉导航相结合，能够解决现实世界中的复杂任务。
关键观点5: 总结与展望
文章总结了基础视觉和语言模型的研究，强调了多模态理解和集成的重要性，并指出需要进一步研究以充分挖掘这些模型的潜力并解决存在的挑战和局限性。
文章预览
↑ 点击 蓝字 关注极市平台 作者丨派派星 来源丨CVHub 编辑丨极市平台 极市导读 围绕基础模型在视觉领域的发展，综合全面的从经典的架构设计、训练目标以及主流的微调数据集等给大家系统的梳理基础模型的发展脉络。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 导读 众所周知，视觉系统对于理解和推理视觉场景的组成特性至关重要。这个领域的挑战在于对象之间的复杂关系、位置、歧义、以及现实环境中的变化等。作为人类，我们可以很轻松地借助各种模态，包括但不仅限于视觉、语言、声音等来理解和感知这个世界。现如今，随着 Transformer 等关键技术的提出，以往看似独立的各个方向也逐渐紧密地联结到一起，组成了“多模态”的概念。 今天，我们主要围绕 Foundational Models ，即基础模型这个概念，向大家全面阐述一个崭新的
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