视觉大模型,也称为视觉Transformer,是近年来计算机视觉领域的一大突破。这种模型基于Transformer架构,由自注意力机制和位置编码两部分组成,能够关注输入数据中的重要部分,并理解图像中元素的位置关系,从而捕捉图像中的全局和局部信息。视觉大模型通过海量数据的训练,能够自动提取图像中的特征信息,进而实现多种复杂任务,具体包括:
一、图像识别
图像识别是视觉大模型最直接的应用场景之一。通过训练,模型可以识别出图像中的物体类别,如动物、植物、建筑等,以及更细化的识别,如人脸表情、车牌号码等。在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中,使用视觉大模型的参赛者取得了极高的准确率。