主要观点总结
本文介绍了Microsoft推出的多模态视觉语言模型Florence-2，该模型能执行超过10种视觉任务，包括图像字幕、目标检测等。文章详细阐述了Florence-2的特点、数据集情况、模型架构以及应用场景。
关键观点总结
关键观点1: Florence-2的功能和特点
Florence-2能执行超10种视觉任务，包括图像字幕生成、目标检测、图像区域关联和分割等。它通过统一的表示方式简化多任务处理，并依托FLD-5B数据集实现高精度。
关键观点2: Florence-2的数据集情况
Florence-2的能力部分归功于其名为FLD-5B的海量训练数据集，该数据集包含1.26亿张图片中的54亿个注释，专为Florence-2设计，使其具备处理各种视觉任务所需的高精度、高效率能力。
关键观点3: Florence-2的模型架构
Florence-2采用seq2seq架构，使用DaViT视觉编码器和BERT文本嵌入技术，将图像和任务提示作为输入，以文本格式生成所需结果。其最大亮点是统一表示，可将不同类型的视觉信息和语言信息整合到一个统一的框架中，帮助模型在不同的任务之间共享知识，提高学习效率。
关键观点4: Florence-2的应用场景
Florence-2可应用于多种场景，例如上传照片并精准找出特定物品的位置，为图像生成标题，解释果树上的可摘水果数量等。
文章预览
以下 文 章来源于微信公众号： 码科智能 作者： 大模型日志 链接：whttps://mp.weixin.qq.com/s/v90NN4IRVXsuFm3Huav9sw 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 最近，Microsoft推出多模态视觉语言模型Florence-2，能执行超10种视觉任务，如图像字幕、目标检测等，通过统一表示简化多任务处理，依托FLD-5B数据集实现高精度，采用seq2seq架构提升学习效率。附项目代码供读者学习！ Florence-2：微软全新开源视觉模型！ 当遇到如下场景，我们希望有一个AI模型能马上给出答案： 上传一张超市货架的照片，让其精准找出牛奶的所在位置。 上传一张公园里的照片，让模型给该图像起一个对应的标题。 上传一张果园果树的照片，让模型解释一下该果树上有多少可摘的水果。 上述不同的视觉任务的理解需要大模型的支持，最近Microsoft 推出了多模态视觉
………………………………
