史上最强视觉大模型诞生：小扎亲自官宣Meta视觉大模型，性能爆表

2022-11-02 17:50:07

Meta视觉大模型横空出世，性能爆棚

随着人工智能的不断发展，计算机视觉技术正在不断取得突破。近日，Meta宣布推出其自研的视觉大模型XLViT，在多项任务中取得了令人惊叹的性能，宣告了计算机视觉领域的新纪元。

自监督学习，解锁数据潜力

XLViT模型采用了自监督学习技术，无需大量人工标注数据即可训练模型。自监督学习赋予了模型发现和学习数据内在规律的能力，降低了训练成本，提高了模型的泛化能力。

惊人表现，超越同行

在测试中，XLViT模型在语义分割、实例分割、深度估计和图像检索等任务中展示了强大的实力。其语义分割准确率高达95.6%，实例分割准确率达93.7%，深度估计准确率达89.2%，图像检索准确率达91.4%。这些成绩均超越了此前最先进的OpenCLIP模型，令人刮目相看。

无需微调，性能依旧亮眼

XLViT模型的一个显著特点是，即使无需微调，也能在各种任务中表现出色。这充分证明了自监督学习的强大威力，无需人工干预，模型也能自动学习并适应新的任务，节省了大量时间和资源。

开源共享，共创未来

Meta慷慨地宣布将XLViT模型开源，让研究人员和开发者可以自由使用。这一举措为人工智能领域的进一步发展注入了活力，相信在XLViT模型的基础上，未来将诞生更多强大的视觉模型，造福人类社会。

计算机视觉的新突破

Meta视觉大模型的诞生，标志着计算机视觉领域的新突破。XLViT模型的卓越性能将对人工智能的应用产生深远影响，推动图像识别、目标检测、自动驾驶等领域的创新和发展。

代码示例

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

# Load the pre-trained XLViT model
model = torch.hub.load('facebookresearch/xvit', 'xvit_base_p16_384')

# Load the image to be classified
image = Image.open('cat.jpg')

# Preprocess the image
preprocess = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])
image = preprocess(image)

# Perform inference
with torch.no_grad():
    output = model(image.unsqueeze(0))

# Get the predicted class
predicted_class = output.argmax(dim=1).item()

# Print the predicted class
print(f'Predicted class: {predicted_class}')