Tencent AI Lab und das Team der Chinese University of Hong Kong haben gemeinsam UniRepLKNet entwickelt, ein multimodales Modell, das auf CNN mit großem Kern basiert und darauf abzielt, die Dominanz von Transformer im multimodalen Bereich herauszufordern. Das Modell eignet sich gut für die Verarbeitung von Punktwolken, Audio- und Videodaten usw. Sein Vorteil besteht darin, dass es sich an verschiedene Datentypen anpassen kann, ohne die Modellstruktur zu ändern. UniRepLKNet hat das Transformer-Modell in Benchmark-Tests wie ImageNet, COCO und ADE20K übertroffen, was das enorme Potenzial von CNN mit großem Kern in multimodalen Anwendungen beweist und neue Richtungen und Ideen für die multimodale Forschung liefert.
Tencent AI Lab arbeitete mit dem chinesischen Team aus Hongkong zusammen, um UniRepLKNet zu starten, um die Dominanz von Transformer im multimodalen Bereich herauszufordern. Diese CNN-Architektur mit großem Kern eignet sich gut für Punktwolken-, Audio-, Video- und andere Aufgaben, ohne die Modellstruktur zu ändern. UniRepLKNet übertraf Transformer bei Aufgaben wie ImageNet, COCO und ADE20K und demonstrierte das Potenzial von CNN mit großem Kern in multimodalen Anwendungen.
Der Erfolg von UniRepLKNet zeigt, dass die CNN-Architektur mit großem Kern bei multimodalen Aufgaben wettbewerbsfähig ist und neue Ideen für den Entwurf zukünftiger multimodaler Modelle liefert. Die Tatsache, dass die Modellstruktur nicht geändert werden muss, vereinfacht außerdem die Modellanwendung und verbessert die Entwicklungseffizienz. Dieses Forschungsergebnis hat neue Durchbrüche in der multimodalen Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz gebracht und verdient weitere Aufmerksamkeit und eingehende Forschung.