🔥 Gate 動態大使專屬發帖福利任務第三期報名正式開啓!🏆 第二期獲獎名單將於6月3日公布!
👉️ 6月3日 — 6月8日期間每日發帖,根據帖子內容評級瓜分 $300獎池
報名即可參與:https://www.gate.com/zh/questionnaire/6761
報名時間:6月3日10:00 - 6月8日 24:00 UTC+8
🎁 獎勵詳情:
一、S級周度排名獎
S級:每週7日均完成發帖且整體帖子內容質量分數>90分可獲S級,挑選2名優質內容大使每人$50手續費返現券。
二、A/B 等級瓜分獎
根據各位動態大使發帖數量及帖子內容質量獲評等級,按評定等級獲獎:
A級:每週至少5日完成發帖且整體帖子內容質量90>分數>80可獲A級,從A級用戶中選出5名大使每人$20手續費返現券
B級:每週至少3日完成發帖且整體帖子內容質量80>分數>60可獲B級,從B級用戶中選出10名大使每人$10手續費返現券
📍 活動規則:
1.每週至少3日完成發帖才有機會獲獎。
2.根據發帖天數和整體發帖內容質量分數給予等級判定,分爲S/A/B等級,在各等級下選擇幸運大使獲獎。
💡 帖子評分標準:
1.每帖不少於30字。
2.內容需原創、有獨立見解,具備深度和邏輯性。
3.鼓勵發布市場行情、交易知識、幣種研究等主題,使用圖例或視頻可提高評分。
4.禁止發布FUD、抄襲或詆毀內容,違規將取
視覺語言模型的進展:從單圖像到視頻理解
傑西·埃利斯
2025年2月26日09:32
探索視覺語言模型(VLMs)從單圖像分析到全面視頻理解的演變,重點介紹它們在各種應用中的能力。
Vision Language Models (VLMs)已經迅速發展,通過將視覺理解與大型語言模型(LLMs)相結合,改變了生成式人工智能的格局。最初於2020年推出時,VLMs僅限於文本和單圖像輸入。然而,最近的進展已經擴展了它們的功能,包括多圖像和視頻輸入,實現了複雜的視覺-語言任務,如視覺問答、字幕、搜索和摘要。
提高VLM準確性
根據NVIDIA,對於特定用例,VLM的準確性可以通過及時的工程和模型權重調整來提高。像PEFT這樣的技術可以進行高效的微調,雖然它們需要大量的數據和計算資源。另一方面,及時工程可以通過在運行時調整文本輸入來改善輸出質量。
單圖理解
VLM 通過對圖像內容進行識別、分類和推理,在單圖像理解方面表現出色。它們可以提供詳細的描述,甚至可以翻譯圖像中的文本。對於實時流,VLM 可以通過分析單個幀來檢測事件,儘管這種方法限制了它們理解時間動態的能力。
多圖理解
多圖像功能使VLM能夠比較和對比圖像,為特定領域的任務提供改進的背景。例如,在零售業中,VLM可以通過分析店鋪貨架的圖像來估計庫存水平。提供額外的背景信息,例如參考圖像,顯著增加了這些估計的準確性。
視頻理解
高級VLM現在具有視頻理解能力,處理許多幀以理解動作和隨時間變化的趨勢。這使它們能夠回答關於視頻內容的複雜查詢,例如識別序列中的動作或異常。順序視覺理解捕捉事件的發展過程,而像LITA這樣的時間定位技術增強了模型準確定位特定事件發生的能力。
例如,分析倉庫視頻的VLM可以識別工人掉落一個箱子,並提供關於場景和潛在危險的詳細響應。
要探索VLMs的全部潛力,NVIDIA為開發者提供資源和工具。有興趣的個人可以註冊網絡研討會,並在GitHub等平臺上訪問示例工作流程,以在各種應用中嘗試VLMs。
要了解有關VLM和其應用的更多見解,請訪問NVIDIA博客。
圖片來源:Shutterstock