未来展望:随着技术的不断成熟和应用场景的持续拓展,CV与NLP大模型的融合将推动人工智能技术向更高层次发展。未来,我们有望看到一个更加智能、便捷、高效的世界。 在探索CV大模型与NLP大模型的融合与应用过程中,千帆大模型开发与服务平台作为专业的AI开发与服务平台,提供了丰富的模型资源和开发工具。该平台支持用户快速...
近年来,随着深度学习技术的不断突破,尤其是大模型的兴起,CV大模型和NLP大模型正以前所未有的速度推动着AI技术的进步与应用。 一、CV大模型:视觉世界的深度洞察 1. 核心概念 CV大模型,顾名思义,是指能够处理大规模图像数据、具备高度复杂特征提取与理解能力的深度学习模型。这些模型通常拥有海量的参数和强大的计算...
CV大模型通常采用卷积神经网络(CNN)或其变种,如残差网络(ResNet)、Transformer等结构,这些模型通过海量图像数据的训练,学会了从原始像素中提取高级特征。而NLP大模型则主要采用循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)或Transformer等结构来处理文本数据,特别是Transformer模型架构,以其自注意力机制和编码器-解码器结构,在N...
评估指标:由于处理的任务和数据类型不同,NLP大模型和CV大模型在评估指标上也有所不同。NLP大模型通常采用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。而CV大模型则常采用准确率、精确率、召回率、交并比(IoU)等指标来评估模型的性能。 NLP大模型和CV大模型都是深度学习在不同领域的应用,它们在处理的数据类型、...
mask autoencoder在cv领域中起源于denoising autoencoder(DAE),iGPT和BEiT实际上都包含了DAE的思想(DAE是bengio在08年提出来的,DAE认为对输入加噪声,模型可以学习到更鲁棒的特征),MAE则略有不同,将image token和mask token解耦,encoder只对image token进行学习,mask token只在decoder图像重建中使用。
CV:则常采用卷积神经网络(CNN)、深度残差网络(ResNet)等结构来处理图像数据,更关注图像的视觉特征提取和分析。 多模态:模型结构设计更为复杂,需要解决不同模态数据之间的表示差异和融合问题。多模态模型能够学习不同模态之间的关联性和互补性,从而实现更全面的信息理解和推理。 3. 评估指标 NLP与CV在评估模型性能时...
CV的主要任务包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。CV使用大量的数据和算法来训练模型，以便让...
CV领域应用 深度学习因其可信度而得到广泛认可。计算机视觉，尤其是图像识别，是深度学习能力的一些最早重要演示的主题，最近在人脸识别和物体检测方面。物体检测与跟踪：深度学习算法已用于各种应用，例如自动驾驶汽车、无人机和安全摄像头的实时检测和跟踪对象。图像与视频识别：深度学习模型可以非常准确地识别和分类图像和...
通过各种预训练模型将信息的不同模式,用相近的向量进行表示。 大模型的核心,问答系统(transform 结构) prompt工程(模型适配) nlp应用场景: 文本摘要 信息提取 问答 文本分类 对话 代码生成 推理 cv应用领域: vit(vision transformer),做图像分类 yolo 目标检测--->(置信度,目标,位置) 时间序列...