全新开源！微软发布视觉语言模型！能够执行超过……

Microsoft推出的多模态视觉语言模型

模型地址

https://huggingface.co/microsoft/Florence-2-large

Florence-2 是一种高级视觉基础模型，它使用基于提示的方法来处理各种视觉和视觉语言任务。Florence-2 可以解释简单的文本提示，以执行字幕、对象检测和分割等任务。它利用我们的 FLD-5B 数据集（包含 1.26 亿张图像中的 54 亿条注释）来掌握多任务学习。该模型的序列到序列架构使其在零镜头和微调设置中都表现出色，被证明是一个有竞争力的视觉基础模型。

1）结构

从左到右，看结构，有点像GPT，中间是Transformer， 解码器和编码器

多模态在于：输入有图像，有文字；

比如上图，输入一张图片，输入五段文字，

1）图片表述什么

2）检测图像中的目标物体

3）检测：骑自行车的女人

4）（0，41，0，15……）区域是什么？

5）（……）区域是什么？

通过将视觉和文本的token嵌入（Embedding）

最后

能够执行多种视觉任务，包括图像字幕生成、目标检测、图像区域关联和分割等。

2）强大的数据处理能力

FLD-5B 数据集（包含 1.26 亿张图像中的 54 亿条注释），这么大的数据，依靠如下的结构来完成数据的载入、过滤等

3）完整的数据标注

FLD-5B数据集中图像及其相应注释的说明性示例。FLD-5B中的每幅图像都是由Florence数据引擎标记的文本、区域-文本对和文本短语-区域三元组，它涵盖了多个空间层次、从简单到详细的渐进粒度和广泛的语义谱，使人们能够从不同的角度进行更全面的视觉理解。

总结

通过简单的文本提示，Florence-2可以生成所需的文本形式结果，为各种视觉任务提供了统一的解决方案。以下是对Florence-2的详细解析：

1. Florence-2概述

统一处理：Florence-2采用基于提示的统一表示方式，简化了多任务处理的复杂性，提高了模型的通用性和适应性。
模型规模：Florence-2系列包括Florence-2-base和Florence-2-large，参数分别为0.23亿和0.77亿，尽管模型较小，但性能出色。
移动端适配：其设计使得模型可以运行在各种资源受限的移动端设备上，拓宽了应用场景。

2. 支持的任务

Florence-2能够执行多种视觉任务，包括但不限于：

物体检测：高精度地识别和定位图像中的物体。
图像区域分割：将图像分割成有意义的片段，便于分析和解读。
图像标题：为图像生成描述性标题，提供上下文和细节。
视觉基础：将标题中的特定短语或单词与图像中的相应区域联系起来。
零样本性能：无需专门训练即可执行任务，展示了模型的泛化能力。

3. 数据集情况

FLD-5B：Florence-2的强大能力部分归功于其名为FLD-5B的海量训练数据集。该数据集包含1.26亿张图片中的54亿个注释，为模型提供了丰富的训练资源。
注释类型：FLD-5B数据集中的注释包括文本描述、区域和文本对，以及文本、短语和区域的组合，满足了多种视觉任务的需求。
数据来源：图片来源于流行的数据集，如ImageNet-22k、Object 365、Open Images等，确保了数据的多样性和质量。
合成注释：大部分注释是自动生成的，而不是人工标注的，提高了数据处理的效率。

4. 模型架构

序列到序列学习：Florence-2采用序列到序列（seq2seq）的学习方法，将每个任务视为一个翻译问题。模型接收输入图像和特定任务提示，并生成相应的输出。
视觉编码器：使用DaViT视觉编码器将图像转换为视觉标记嵌入。
文本嵌入：将BERT生成的文本嵌入与视觉标记嵌入连接起来。
多模态编码器解码器：基于转换器的多模态编码器解码器处理连接后的嵌入，以生成响应。
统一表示：Florence-2的最大亮点是统一表示，将不同类型的视觉信息和语言信息整合到一个统一的框架中，有助于模型在不同的任务之间共享知识，提高学习效率。

总结

Florence-2作为Microsoft推出的多模态视觉语言模型，以其强大的功能和灵活的适应性，为各种视觉任务提供了统一的解决方案。通过海量的训练数据集和先进的模型架构，Florence-2在物体检测、图像区域分割、图像标题生成等多个方面展现出了出色的性能。同时，其移动端适配能力也为其在更广泛的应用场景中发挥了重要作用。

论文解读

《Florence-2: Advancing a Unified Representation for a Variety of Vision Tasks》这篇论文介绍了一种新型的计算机视觉基础模型——Florence-2，旨在通过统一的、基于提示的表示来处理各种计算机视觉和视觉语言任务。以下是对该论文的详细解读：

论文摘要

论文首先介绍了Florence-2模型的核心概念：这是一种新型的视觉基础模型，具有统一的、基于提示的表示形式，适用于各种计算机视觉和视觉语言任务。虽然现有的大型视觉模型在迁移学习方面表现优秀，但在执行简单指令的多样化任务方面却存在困难，这表明它们难以处理各种空间层次和语义粒度的复杂性。Florence-2的设计旨在通过文本提示作为任务指令，并以文本形式生成理想的结果，无论是字幕、对象检测、接地还是分割。

论文主要内容

多任务学习设置：
- Florence-2的多任务学习设置需要大规模、高质量的标注数据。为此，研究团队共同开发了FLD-5B数据集，该数据集包含1.26亿张图像的54亿次综合视觉标注，通过自动图像标注和模型细化的迭代策略生成。
模型架构：
- Florence-2采用序列到序列（sequence-to-sequence）结构进行训练，使其能够执行多功能和全面的视觉任务。模型将图像和任务提示作为输入，以文本格式生成所需结果。它使用DaViT视觉编码器将图像转换为视觉标记嵌入，然后将这些嵌入与BERT生成的文本嵌入连接在一起，并通过基于Transformer的多模态编码器-解码器处理，以生成响应。
模型性能：
- Florence-2在各种视觉任务上表现出色，具有强大的零样本和微调能力。实验表明，Florence-2在多个任务上超越了现有的大型视觉模型，成为强大视觉基础模型的有力竞争者。
数据集FLD-5B：
- FLD-5B数据集是Florence-2训练的关键。它包含大量的图像和视觉标注，通过自动图像标注和模型细化的迭代策略生成。这种数据集为Florence-2提供了丰富的训练资源，使其能够处理各种复杂的视觉任务。

论文亮点

统一表示：Florence-2通过统一的、基于提示的表示来处理各种视觉任务，简化了多任务处理的复杂性。
强大的多任务学习能力：Florence-2能够在零样本和微调设置下执行多种视觉任务，展示了其强大的多任务学习能力。
高效的数据集：FLD-5B数据集为Florence-2提供了大规模、高质量的标注数据，是模型成功的关键之一。

论文结论

Florence-2是一个开创性的视觉基础模型，展示了多任务学习以及文本和视觉信息融合的巨大潜力。它为各种任务提供了高效的解决方案，而无需进行大量的微调。该模型能够处理从图像级理解到细粒度视觉语义配准等各种任务，标志着向统一视觉基础迈出了重要一步。

论文链接

该论文的详细内容和实验数据可以在以下链接中找到：
https://arxiv.org/pdf/2311.06242

通过这篇论文，我们可以深入了解Florence-2模型的设计理念、架构、性能以及其在多种视觉任务中的应用潜力。