Era uma vez, os recursos de reconhecimento visual da inteligência artificial ainda estavam limitados a categorias predefinidas e padrões fixos, como se usasse um "filtro" pesado e só pudessem ser identificados de acordo com o "script" estabelecido. No entanto, com o rápido desenvolvimento da tecnologia, essa situação foi completamente quebrada. Yoloe, esse novo modelo de IA, é como um "artista visual" que quebra as grilhas. Ele se despediu completamente do "dogma rígido" da detecção tradicional de objetos e abre uma nova era de "tudo pode ser reconhecido em tempo real". Imagine que a IA não precisa mais confiar em tags de categoria predefinidas, mas pode entender rapidamente tudo à sua frente como seres humanos, apenas por descrições de texto, imagens desbotadas e até com pequenos loops. Esse avanço perturbador é a mudança chocante trazida por Yoloe.
O nascimento de Yoloe parece ter colocado um par de verdadeiros "olhos de liberdade" na IA. Não reconhece mais objetos predefinidos como a série YOLO no passado, mas se torna um "jogador versátil". Sejam comandos de texto, avisos visuais ou "modo de teste cego", o Yoloe pode capturar e entender facilmente qualquer objeto na figura em tempo real. Essa superpotência do "reconhecimento indiferencial" fez com que os recursos de percepção visual da IA dão um passo revolucionário em direção à flexibilidade e inteligência humana.
Então, como Yoloe desenvolveu essa capacidade de "ver através de tudo"? A resposta está em seus três módulos inovadores: Reprta, Savpe e LRPC. Reprta é como o "decodificador de texto" da IA, que pode entender com precisão as instruções de texto e converter descrições de texto em "mapas de navegação" para reconhecimento visual; O Savpe é o "Image Analyzer" da IA, que pode extrair pistas importantes e travar rapidamente os alvos, mesmo quando confrontados com imagens turvas; E o LRPC é a "habilidade única" de Yoloe. Mesmo sem instruções, ele pode digitalizar imagens de forma independente, "recuperar" e identificar todos os objetos de nomeação de uma biblioteca de vocabulário massiva, realmente percebendo o estado de "No Professor".
Do ponto de vista da arquitetura técnica, o Yoloe herdou o design clássico da família Yolo, mas fez inovações ousadas nos componentes principais. Ele ainda possui uma poderosa rede de backbone e rede de pescoço, responsável por imagens "anatomizadoras" e extrair recursos visuais de vários níveis. A cabeça de retorno e a cabeça dividida são como a "proteção esquerda e esquerda", um é responsável por enquadrar com precisão os limites do objeto, e o outro é responsável por delinear finamente o contorno do objeto. O avanço mais crítico está no objeto que incorpora a cabeça de Yoloe. Ele se afasta das restrições dos "classificadores" tradicionais do YOLO e, em vez disso, constrói um "espaço semântico" mais flexível, estabelecendo a base para o reconhecimento livre do vocabulário aberto. Seja o texto solicitando o texto ou a orientação visual, o Yoloe pode converter essas informações multimodais em um "sinal rápido" unificado através dos módulos REPRTA e SAVPE, assim como apontar a direção para a IA.
Para verificar o verdadeiro poder de combate do Yoloe, a equipe de pesquisa conduziu uma série de testes de núcleo duro. No conjunto de dados autoritário da LVIS, Yoloe demonstra uma incrível capacidade de detecção de amostra zero e alcança um equilíbrio perfeito de eficiência e desempenho em diferentes tamanhos de modelos, assim como um "jogador leve" jogando "boxe pesado". Os dados experimentais provam que o Yoloe não apenas tem uma velocidade de treinamento mais rápida, mas também tem maior precisão de reconhecimento, superando vários indicadores -chave. O que é ainda mais surpreendente é que Yoloe também integra duas tarefas principais: detecção de objetos e divisão de instância, que podem ser chamadas de "uma especialidade e multi-energia", mostrando fortes recursos de processamento de várias tarefas. Mesmo nos cenários mais rigorosos "sem imediato", o Yoloe ainda tem um bom desempenho, e seus recursos de reconhecimento autônomo são impressionantes.
A análise visual demonstra mais intuitivamente os "dezoito artes marciais" de Yoloe: em avisos de texto, pode identificar com precisão objetos de categorias especificadas; Diante de qualquer descrição do texto, ele também pode "seguir o mapa"; Sob a orientação das pistas visuais, pode "entender a mente"; E no modo silencioso, ele também pode "explorar independentemente". O Yoloe é fácil de usar em vários cenários complexos, demonstrando totalmente seus fortes recursos de generalização e amplas perspectivas de aplicativos.
O advento do Yoloe não é apenas uma grande atualização para a família Yolo, mas também uma inovação disruptiva em todo o campo da detecção de objetos. Ele quebra as "barreiras da categoria" dos modelos tradicionais e permite que os recursos visuais da IA se mudem verdadeiramente para um "mundo aberto". No futuro, espera -se que Yoloe mostre seus pontos fortes nos campos de direção autônoma, segurança inteligente, navegação por robôs etc., abrir as infinitas possibilidades de aplicações de visão de IA e permitir que as máquinas tenham a sabedoria de "entender o mundo".