2023年计算机视觉技术进展概览
在2023年,计算机视觉领域出现了多个标志性的进步。以下是十大突破性进展的简要概述:
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SAM (Segment Anything Model):由Meta AI开发的SAM成为了分割任务的基础模型,它改革了像素级分类,可以在任何图像中进行分割,为各种复杂的分割任务提供了新途径。
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多模态大型语言模型(LLMs):类似GPT-4的这些模型缩小了文本与视觉数据之间的差距,让AI能够理解和解释复杂的多模态输入,促进了更精细的AI应用。
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YOLOv8:这一系列的最新迭代提升了在对象检测上的速度和准确性,成为了实时应用中快速精确对象检测的首选。
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DINOv2 (自监督学习模型):DINOv2在计算机视觉的自监督学习中迈出了重要步伐,减少了对大型标注数据集的依赖,显示出自监督方法训练高质量模型的潜力。
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文本到图像(T2I)模型:例如Midjourney创作、DALL-E 3、Stable Diffusion XL和Imagen 2等模型大幅提升了AI从文本描述生成图像的质量和真实感,促进了数字艺术创作等创意应用。
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LoRA for CV:最初用于大型语言模型的微调,LoRA在计算机视觉中找到了新的应用,为特定任务调整现有模型提供了灵活高效的方法。
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Ego-Exo4D数据集 by Meta:这一数据集在视频学习和多模态感知方面代表了重要进步,它提供了一系列丰富的第一视角和第三视角视频,促进了更复杂模型的开发。
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文本到视频(T2V)模型:像Runway、Pika Labs和Emu Video等模型从文本描述创建高质量视频的能力,为娱乐和教育等领域带来了新视角。
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高斯喷溅用于视图合成:这种技术在视图合成领域提供了新的方法,与现有技术如Neural Radiance Fields (NeRFs)相比,在训练时间、延迟和准确性上有所改进。
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StyleGAN3 by NVIDIA:在生成模型特别是创建高度逼真的图像与视频方面,StyleGAN3扩展了生成模型的能力,用于生成详细和生动的数字艺术与动画。
这些进展不仅体现了2023年计算机视觉的快速发展和创新,还彰显了该领域对各个行业从医学成像到创意艺术的广泛影响,为计算机视觉未来的突破和应用奠定了基础。