人工智能技術(shù)加持，新一代通用視覺(jué)技術(shù)體系“書(shū)生”正式發(fā)布

　　近日，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合商湯科技 SenseTime、香港中文大學(xué)、上海交通大學(xué)共同發(fā)布新一代通用視覺(jué)技術(shù)體系“書(shū)生”（INTERN），該體系旨在系統(tǒng)化解決當(dāng)下人工智能視覺(jué)領(lǐng)域中存在的任務(wù)通用、場(chǎng)景泛化和數(shù)據(jù)效率等一系列瓶頸問(wèn)題。

▲ 圖源：上海人工智能實(shí)驗(yàn)室

　　目前，技術(shù)報(bào)告《INTERN: A New Learning Paradigm Towards General Vision》已在 arXiv 平臺(tái)發(fā)布，基于“書(shū)生”的通用視覺(jué)開(kāi)源平臺(tái) OpenGVLab 也將在明年年初正式開(kāi)源，向?qū)W術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界公開(kāi)預(yù)訓(xùn)練模型及其使用范式、數(shù)據(jù)系統(tǒng)和評(píng)測(cè)基準(zhǔn)等。

　　根據(jù)相關(guān)技術(shù)報(bào)告，一個(gè)“書(shū)生”基模型即可全面覆蓋分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、深度估計(jì)四大視覺(jué)核心任務(wù)。

　　上海人工智能實(shí)驗(yàn)室表示，相較于當(dāng)前最強(qiáng)開(kāi)源模型（OpenAI 于 2021 年發(fā)布的 CLIP），“書(shū)生”在準(zhǔn)確率和數(shù)據(jù)使用效率上均取得大幅提升。具體而言，基于同樣的下游場(chǎng)景數(shù)據(jù)，“書(shū)生”在分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割及深度估計(jì)四大任務(wù) 26 個(gè)數(shù)據(jù)集上的平均錯(cuò)誤率分別降低了 40.2%、47.3%、34.8% 和 9.4%。

　　據(jù)了解，通用視覺(jué)技術(shù)體系“書(shū)生”（INTERN）由七大模塊組成，包括通用視覺(jué)數(shù)據(jù)系統(tǒng)、通用視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、通用視覺(jué)評(píng)測(cè)基準(zhǔn)三個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施模塊，以及區(qū)分上下游的四個(gè)訓(xùn)練階段模塊。

　　轉(zhuǎn)自：IT之家

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