来自华中科技大学、字节跳动和约翰斯·霍普金斯大学的研究团队联合推出了一种名为GLEE的通用物体级别基础模型。这项突破性的研究成果克服了现有视觉基础模型的局限性，为图像和视频分析领域带来了新的可能性。 GLEE模型在各种任务中表现优异，展现出强大的灵活性和泛化能力，尤其是在零样本迁移学习场景下表现突出。其整合了多种数据源，包括大量自动标注的数据，从而能够提供准确且通用的物体级信息。
GLEE在各种任务中表现卓越，展现出灵活性和泛化能力，特别在零样本传输场景中表现突出。该模型通过整合各种数据源，包括自动标记的大量数据，提供准确而通用的物体级信息。未来研究方向包括扩展在处理复杂场景和长尾分布数据集方面的能力，以提高适应性。
GLEE模型的出现标志着视觉基础模型领域取得了显着进展，其优秀的性能和广泛的应用前景值得期待。未来，研究团队将致力于提升GLEE模型在复杂场景和长尾数据下的适应能力，进一步拓展其应用范围，为图像和视频分析技术带来更广泛的影响。