我们如何在人工智能中推进物体识别?这篇人工智能论文介绍了GLEE:一个用于增强图像和视频分析的通用物体级基础模型
让我们一起在人工智能领域推动物体识别!这篇论文介绍了GLEE:一个通用物体级基础模型,加强图像和视频分析
图像和视频中的目标感知释放了机器解读视觉世界的力量。就像虚拟侦探一样,计算机视觉系统搜索像素,识别、追踪和理解涂绘数字体验画布的无数物体。这种由深度学习引擎推动的技术能力打开了转型应用的大门——从自动驾驶汽车在城市景观中导航到虚拟助手在视觉交互中增加更多智能。
华中科技大学、字节跳动和约翰霍普金斯大学的研究人员介绍了GLEE,这是一种用于图像和视频中目标感知的多功能模型。GLEE在定位和识别物体方面表现出色,展示出出色的通用性,无需针对特定任务进行调整。它的可适应性扩展到整合大型语言模型,为多模态研究提供了通用的对象级信息。该模型从不同的数据源中获取知识的能力提高了其在处理不同的目标感知任务上的效率。
GLEE集成了图像编码器、文本编码器和视觉提示器,用于多模态输入处理和广义目标表示预测。基于Objects365、COCO和Visual Genome等多样化数据集训练的GLEE在开放世界场景中使用统一框架来检测、分割、跟踪、定位和识别物体。基于具有动态类头的MaskDINO,物体解码器使用相似性计算进行预测。在目标检测和实例分割的预训练后,联合训练在各种图像和视频下游任务中实现了最先进的性能。
GLEE展示了非凡的通用性和增强的泛化能力,有效地处理各种下游任务而无需特定任务的调整。它在各种图像和视频任务中表现出色,如目标检测、实例分割、定位、多目标跟踪、视频实例分割、视频物体分割和交互式分割和跟踪。当集成到其他模型中时,GLEE保持最先进的性能,展现了其表示的多样性和有效性。通过整合大量自动标记数据,进一步提高了模型的零样本泛化能力。此外,GLEE还可作为基础模型。
GLEE是一种突破性的通用对象基础模型,克服了当前视觉基础模型的局限性,提供准确而普遍的对象级信息。它在处理各种以对象为中心的任务时表现出非凡的通用性和卓越的泛化能力,尤其在零样本迁移场景中表现出色。GLEE整合了各种数据源以获取通用对象表示,实现可扩展的数据集扩充和增强的零样本能力。模型对多源数据的统一支持,适应附加注释,实现了多个下游任务的最先进性能,甚至在零样本场景中超过了现有模型。
到目前为止,已经进行的研究范围和未来研究的方向可以集中在以下几个方面:
- 正在进行的研究旨在扩展GLEE处理复杂场景和具有长尾分布的挑战性数据集的能力,特别是改善其适应性。
- 整合专业模型旨在利用GLEE的通用对象级表示,从而提高其在多模态任务中的性能。
- 研究人员还在探索GLEE在基于文字指令的详细图像内容生成方面的潜力,类似于DALL-E等模型,通过对大量图像-标题对进行训练。
- 通过整合语义上下文来增强GLEE的对象级信息,拓宽其在对象级任务中的应用。
- 进一步开发交互式分割和跟踪能力,包括探索不同的视觉提示和完善物体分割技巧。