据介绍,360的FG-CLIP2成功攻克了CLIP模型长期存在的“细粒度识别”痛点,面对包含多个物体的复杂场景,其细节识别置信度仍高达96%。在模型核心上,它实现了三大根本创新:第一,层次化对齐架构,让模型能像人眼一样,同时把握宏观场景与微观细节,实现从“看得见”到“看得清”的跨越。第二,动态注意力机制,使模型可以智能聚焦于图像关键区域,以最小算力代价换取精准的细节捕捉能力。第三,双语协同优化策略,从底层解决了中英文理解不平衡的难题,实现了真正的双语原生支持。
责任编辑:刘万里 SF014
据介绍,360的FG-CLIP2成功攻克了CLIP模型长期存在的“细粒度识别”痛点,面对包含多个物体的复杂场景,其细节识别置信度仍高达96%。在模型核心上,它实现了三大根本创新:第一,层次化对齐架构,让模型能像人眼一样,同时把握宏观场景与微观细节,实现从“看得见”到“看得清”的跨越。第二,动态注意力机制,使模型可以智能聚焦于图像关键区域,以最小算力代价换取精准的细节捕捉能力。第三,双语协同优化策略,从底层解决了中英文理解不平衡的难题,实现了真正的双语原生支持。
据介绍,360的FG-CLIP2成功攻克了CLIP模型长期存在的“细粒度识别”痛点,面对包含多个物体的复杂场景,其细节识别置信度仍高达96%。在模型核心上,它实现了三大根本创新:第一,层次化对齐架构,让模型能像人眼一样,同时把握宏观场景与微观细节,实现从“看得见”到“看得清”的跨越。第二,动态注意力机制,使模型可以智能聚焦于图像关键区域,以最小算力代价换取精准的细节捕捉能力。第三,双语协同优化策略,从底层解决了中英文理解不平衡的难题,实现了真正的双语原生支持。
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