计算机视觉的发展经历了基于以特征描述子代表的传统视觉 方法、以 CNN 卷积神经网络为代表的深度学习技术，目前通用的视觉大模型正处 于研究探索阶段，人形机器人的场景相对工业机器人更通用、更复杂，视觉大模型 的 All in One 的多任务训练方案能使得机器人更好地适应人类生活场景。一方面， 大模型的强拟合能力使得...
一方面, 大模型的强拟合能力使得人形机器人在进行目标识别、避障、三维重建、语义分割 等任务时具备更高的精确度;另一方面,大模型解决了深度学习技术过分依赖单一 任务数据分布,场景泛化效果不佳的问题,通用视觉大模型通过大量数据学到更多 的通用知识,并迁移到下游任务中,基于海量数据获得的预训练模型具有较好的知识完备...
一方面, 大模型的强拟合能力使得人形机器人在进行目标识别、避障、三维重建、语义分割 等任务时具备更高的精确度;另一方面,大模型解决了深度学习技术过分依赖单一 任务数据分布,场景泛化效果不佳的问题,通用视觉大模型通过大量数据学到更多 的通用知识,并迁移到...
计算机视觉的发展经历了基于以特征描述子代表的传统视觉 方法、以 CNN 卷积神经网络为代表的深度学习技术,目前通用的视觉大模型正处 于研究探索阶段,人形机器人的场景相对工业机器人更通用、更复杂,视觉大模型 的 All in One 的多任务训练方案能使得机器人更好地适应人类生活场景。一方面, 大模型的强拟合能力使得人形...