Sekali waktu, kemampuan pengenalan visual dari kecerdasan buatan masih terbatas pada kategori yang telah ditentukan dan pola tetap, seolah -olah mengenakan "filter" yang berat dan hanya dapat diidentifikasi sesuai dengan "skrip" yang mapan. Namun, dengan perkembangan teknologi yang cepat, situasi ini telah benar -benar rusak. Yoloe, model AI baru ini, seperti "seniman visual" yang memecahkan belenggu. Ini benar -benar mengucapkan selamat tinggal pada "dogma kaku" dari deteksi objek tradisional dan membuka era baru "Segala sesuatu dapat dikenali secara real time". Bayangkan bahwa AI tidak perlu lagi mengandalkan tag kategori yang telah ditentukan, tetapi dapat dengan cepat memahami segala sesuatu di depan Anda seperti manusia, hanya dengan deskripsi teks, gambar kabur, dan bahkan dengan sedikit loop. Terobosan yang mengganggu ini adalah perubahan mengejutkan yang dibawa oleh Yoloe.
Kelahiran Yoloe tampaknya telah menempatkan sepasang "mata kebebasan" sejati pada AI. Ia tidak lagi mengenali objek yang telah ditentukan seperti seri Yolo di masa lalu, tetapi menjadi "pemain serba". Apakah itu perintah teks, prompt visual, atau "mode tes buta", Yoloe dapat dengan mudah menangkap dan memahami objek apa pun dalam gambar secara real time. Sedaya berlebihan "pengakuan tidak berbeda" ini telah membuat kemampuan persepsi visual AI mengambil langkah revolusioner menuju fleksibilitas dan kecerdasan manusia.
Jadi, bagaimana Yoloe mengembangkan kemampuan ini untuk "melihat melalui segalanya"? Jawabannya terletak pada tiga modul inovatifnya: REPRA, Savpe dan LRPC. REPRA seperti "dekoder teks" AI, yang dapat secara akurat memahami instruksi teks dan mengubah deskripsi teks menjadi "peta navigasi" untuk pengenalan visual; Savpe adalah "penganalisa gambar" AI, yang dapat mengekstraksi petunjuk kunci dari mereka dan dengan cepat mengunci target bahkan ketika dihadapkan dengan gambar -gambar kabur; Dan LRPC adalah "keterampilan unik" Yoloe. Bahkan tanpa petunjuk, itu dapat memindai gambar secara mandiri, "mengambil" dan mengidentifikasi semua objek penamaan dari perpustakaan kosa kata besar -besaran, benar -benar menyadari keadaan "tidak ada guru".
Dari perspektif arsitektur teknis, Yoloe mewarisi desain klasik keluarga Yolo, tetapi membuat inovasi yang berani dalam komponen inti. Masih memiliki jaringan backbone yang kuat dan jaringan PAN Neck, yang bertanggung jawab untuk "anatomisasi" gambar dan mengekstraksi fitur visual multi-level. Kepala pengembalian dan kepala split seperti "perlindungan kiri dan kiri", yang satu bertanggung jawab untuk membingkai batas objek secara akurat, dan yang lainnya bertanggung jawab untuk menggambarkan garis besar objek secara halus. Terobosan yang paling kritis terletak pada objek yang menanamkan kepala Yoloe. Ini melepaskan diri dari kendala "pengklasifikasi" yolo tradisional dan sebaliknya membangun "ruang semantik" yang lebih fleksibel, meletakkan fondasi untuk pengakuan bebas kosakata terbuka. Apakah itu pengisian teks atau panduan visual, Yoloe dapat mengubah informasi multimodal ini menjadi "sinyal prompt" terpadu melalui modul REPRA dan Savpe, seperti mengarahkan arah untuk AI.
Untuk memverifikasi kekuatan tempur sejati Yoloe, tim peneliti melakukan serangkaian tes hard-core. Pada dataset LVIS yang otoritatif, Yoloe menunjukkan kemampuan deteksi nol-sampel yang luar biasa, dan mencapai keseimbangan efisiensi dan kinerja yang sempurna di bawah ukuran model yang berbeda, seperti "pemain ringan" bermain "tinju kelas berat". Data eksperimental membuktikan bahwa Yoloe tidak hanya memiliki kecepatan pelatihan yang lebih cepat, tetapi juga memiliki akurasi pengakuan yang lebih tinggi, melampaui banyak indikator kunci. Yang lebih mengejutkan adalah bahwa Yoloe juga mengintegrasikan dua tugas utama: deteksi objek dan pembagian contoh, yang dapat disebut "satu spesialisasi dan multi-energi", menunjukkan kemampuan pemrosesan multi-tugas yang kuat. Bahkan dalam skenario "no no prompt" yang paling ketat, Yoloe masih berkinerja baik, dan kemampuan pengakuan otonomnya sangat mengesankan.
Analisis visual secara lebih intuitif menunjukkan "delapan belas seni bela diri" Yoloe: di bawah permintaan teks, ia dapat secara akurat mengidentifikasi objek dari kategori tertentu; Dalam menghadapi deskripsi teks apa pun, ia juga dapat "mengikuti peta"; Di bawah bimbingan petunjuk visual, ia dapat "memahami pikiran"; Dan dalam mode diam, itu juga dapat "mengeksplorasi secara mandiri". Yoloe mudah digunakan dalam berbagai skenario kompleks, sepenuhnya menunjukkan kemampuan generalisasi yang kuat dan prospek aplikasi yang luas.
Munculnya Yoloe tidak hanya merupakan peningkatan besar bagi keluarga Yolo, tetapi juga inovasi yang mengganggu di seluruh bidang deteksi objek. Ini merusak "hambatan kategori" model tradisional dan memungkinkan kemampuan visual AI untuk benar -benar pindah ke "dunia terbuka". Di masa depan, Yoloe diharapkan menunjukkan kekuatannya di bidang mengemudi otonom, keamanan cerdas, navigasi robot, dll., Buka kemungkinan tak terbatas dari aplikasi penglihatan AI, dan memungkinkan mesin benar -benar memiliki kebijaksanaan untuk "memahami dunia".