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weixin_39820535 2020-10-30 05:30:53
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超越Google、Meta！360 FG-CLIP 2 攻克图像与文本的细节匹配难题，铸就最强视觉语言模型！
360AI团队提出FG-CLIP2模型，创新性地解决了当前视觉语言模型在细粒度理解和双语支持方面的不足。该模型采用两阶段训练策略，结合全局对齐和局部优化，引入文本模态内对比损失等创新方法，在29个数据集上实现最优性能。
FG-CLIP 2: 为细粒度跨模态理解而生的下一代VLM，8大类29项任务双语性能全球第一
OpenAI 的 CLIP 模型是 Foundation Model 的一个里程碑式成就，它成功地证明了通过大规模图文数据的对比学习，可以让 AI 模型掌握跨越视觉和语言的泛化关联能力，为零样本识别、多模态大模型、图像生成，以及搜索、推荐、办公、安防等下游模型和应用奠定了坚实的基础 ，在很大程度上解决了让 AI “看见”并大致理解图文内容的问题。以 CLIP 为代表的第一代跨模态模型，其核心优势在于宏观主体的理解，例如识别出“公园里的一只狗”，但当面对需要精确细节认知的任务时，其局限性便显现出来。
图文跨模态“近视”问题破局：360开源新模型 FG-CLIP，实现细粒度图文对齐突破｜ICML2025
同时，FG-CLIP 保留了原有的短描述-图像对齐机制，使长短描述形成互补。当前普遍使用的图文跨模态模型如 OpenAI CLIP，EVA-CLIP 等，仍是基于第一代的整体图文对比学习算法训练得到，它们擅长捕捉全局信息，却难以分辨物体的细微属性差异，在处理细粒度视觉理解时面临非常大的挑战。然而，受限于基于图文整体特征对齐的对比学习原理，初代 CLIP 模型因其基于图文整体特征进行对齐的对比学习原理，一直存在图文特征对齐粒度粗，无法实现图文细粒度理解的核心难题，制约了它在搜索、推荐、识别中的应用效果。
Softing FG-200——将FF H1现场总线集成到工业以太网
借助Softing的FG-200网关，可以将多达四个FF H1链路集成到支持Modbus、FF HSE的系统中。FG-200支持冗余功能，可确保稳定的数据传输，并且它通过了防爆认证，可适用于危险区域。用户通过使用FG-200可将FF H1现场总线集成到现有的工业网络中，实现两者之间的数据实时交互，由此推进了工业现场智能化发展。......
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