• Eason_Yan

    佬们,现在大模型的视觉理解都已经这么强了,为什么我让它帮忙去做一些目标检测任务的标注,却弄得非常差?为什么会出现这种情况呢?这个地方有点不太理解。

    主楼
  • agi_is_coming

    有专门的模型

    这段时间没关注过了,之前nvidia的eagle还不错

    #1
  • leonvxe

    你的视觉能力强的结论是怎么来的?

    #2
  • 宫野志保

    常见的目标是可以的,不过要注意不同的模型输出图片的坐标不太一样,有的是绝对坐标,有的是归一化到1000的

    #3
  • bobo1314

    你用它来做啥了,yolo?

    #4
  • mounttai

    能不能让大模型操纵检测模型,RSI了

    #5
  • Crazy-09

    虽然说有一个新闻是Ai解决人类无法解决的问题,但是还不成熟,你没办法让Ai去做没有资料的东西。

    就算写代码,你看看github没有的项目,叫Ai写出来的代码逻辑,跑都跑不顺,测试都是自己编的,你说清楚逻辑的情况都写不出来

    #6
  • Eason_Yan

    是的,做YOLO,但我觉得一些简单的物品应该是比较好识别的,就是不知道为什么做出来效果不好。

    #7
  • Eason_Yan

    好的,谢谢大佬。我去看看

    #8
  • Eason_Yan

    是的,我觉得输入到大模型token化了之后,应该是丢失了绝对坐标。

    #9
  • Sky390

    标注任务就是很难绷,我前两天让 ds 和 glm 标数据集给我整破防了,最后还是手动标的。

    #10
  • neteroster

    你可以举个例子 实际上现在前沿大模型做这个并不差

    或者是你的任务实在太不常规 太难了

    #11
  • neteroster

    我举个例子 有人测这个

    图片

    X (formerly Twitter) – 5 Sep 26

    图片

    X 上的 SkalskiP (@skalskip92)

    Gemini dethroned

    GPT-6 Astra is the best "vision" model I've seen

    • notices tiny details
    • draws conclusions
    • produces precise and tight boxes
    • sees and reads text in different contexts
    • knows a lot about a lot
    • fast
    • expensive

    ↓ GPT-6 Astra...

    #12
  • DeepSuck-深度求嗦

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    图片

    Google AI for Developers

    图片

    图片理解  |  Gemini API  |  Google AI for Developers

    开始在 Gemini API 中使用 Gemini 的多模态功能构建

    谷歌gemini这个可以 你去试试

    在aistudio的gallery搜 Robotics Spatial Understanding有的体验

    #13

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