Исследовательская группа из Университета науки и технологий Хуачжун, ByteDance и Университета Джонса Хопкинса совместно запустила универсальную базовую модель объектного уровня под названием GLEE. Этот прорывной результат исследования преодолевает ограничения существующих моделей, основанных на зрении, и открывает новые возможности в области анализа изображений и видео. Модель GLEE хорошо работает в различных задачах, демонстрируя высокую гибкость и возможности обобщения, особенно в сценариях обучения с нулевым переносом. Он объединяет несколько источников данных, включая большие объемы автоматически аннотированных данных, для предоставления точной и универсальной информации на уровне объекта.
GLEE хорошо справляется с различными задачами, демонстрируя гибкость и возможности обобщения, особенно в сценариях передачи с нулевым импульсом. Модель предоставляет точную и общую информацию на уровне объекта за счет интеграции различных источников данных, включая автоматически помеченные большие объемы данных. Будущие направления исследований включают расширение возможностей обработки сложных сценариев и распределенных наборов данных с длинным хвостом для улучшения адаптивности.
Появление модели GLEE знаменует собой значительный прогресс в области визуальных базовых моделей, и стоит с нетерпением ждать ее превосходной производительности и широких перспектив применения. В будущем исследовательская группа будет работать над улучшением адаптируемости модели GLEE к сложным сценам и данным с длинным хвостом, дальнейшему расширению сферы ее применения и оказанию более широкого влияния на технологии анализа изображений и видео.