Florence-2
一种统一的视觉任务基础模型。
优质新品生产力视觉模型多任务学习
Florence-2是一个新型的视觉基础模型,它通过统一的、基于提示的表示方式,能够处理多种计算机视觉和视觉-语言任务。它设计为接受文本提示作为任务指令,并以文本形式生成期望的结果,无论是图像描述、目标检测、定位还是分割。这种多任务学习设置需要大规模、高质量的注释数据。为此,我们共同开发了FLD-5B,它包含了54亿个综合视觉注释,涵盖1.26亿张图像,使用了自动化图像注释和模型细化的迭代策略。我们采用了序列到序列的结构来训练Florence-2,以执行多样化和全面的视觉任务。广泛的评估表明,Florence-2是一个强大的视觉基础模型竞争者,具有前所未有的零样本和微调能力。
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