Large Vision Models (LVM)

Большие модели компьютерного зрения (LVM) — это значительный шаг вперёд в развитии искусственного интеллекта. Они специализируются на понимании, создании и обработке визуальных данных в огромных масштабах. В отличие от традиционных систем компьютерного зрения, обученных на узких наборах данных для конкретных заранее определённых задач, LVM выступают в роли универсальных базовых моделей, обученных на огромных коллекциях изображений и видео. Благодаря такому масштабному предварительному обучению модели глубоко и всесторонне понимают визуальную геометрию, текстуры и сложные пространственные взаимосвязи, не полагаясь на разметку, созданную людьми.

Как работают большие модели компьютерного зрения#

Современные большие модели компьютерного зрения обычно используют визуальные трансформеры (ViT) или масштабные свёрточные архитектуры для обработки визуальных данных. С помощью методов обучения с самоконтролем, например моделирования изображений с масками, они учатся, предсказывая отсутствующие части изображения или кадра. Академические организации, такие как Стэнфордский центр исследований базовых моделей, показали, что быстрое увеличение количества параметров этих моделей приводит к появлению новых возможностей, доступных сразу после обучения. Благодаря этому модели можно адаптировать к последующим задачам, таким как высокоскоростное обнаружение объектов и детальная сегментация изображений, с минимальным дообучением.

Примеры применения в реальных условиях#

LVM преобразуют целые отрасли, выполняя сложный визуальный анализ, для которого раньше требовались узкоспециализированные алгоритмы, обученные под конкретные задачи.

• Автоматизированный анализ медицинских изображений: В клинических условиях большие архитектуры компьютерного зрения обрабатывают рентгеновские снимки, МРТ и КТ высокого разрешения, выявляя малозаметные отклонения. Это помогает рентгенологам обнаруживать заболевания на ранних стадиях и существенно снижает число диагностических ошибок.
• Обнаружение дефектов на производстве: На заводских производственных линиях универсальные модели компьютерного зрения проверяют изделия в реальном времени, легко выявляя сложные, ранее не встречавшиеся дефекты на сборочных линиях. Это повышает качество контроля без необходимости иметь тысячи примеров каждого конкретного дефекта.

Различия между связанными понятиями#

Чтобы полностью разобраться в ландшафте ИИ, полезно отличать LVM от других популярных базовых моделей:

• LVM и визуально-языковая модель (VLM): LVM обрабатывает только визуальные данные (пиксели), а VLM объединяет текст и изображения. Благодаря этому пользователь может задавать вопросы об изображении на естественном языке или получать текстовое описание видео.
• LVM и большая языковая модель (LLM): LLM обучаются исключительно на текстовых данных, чтобы понимать и генерировать человеческую речь. LVM обеспечивает аналогичные масштаб и понимание, но работает исключительно с визуальными данными.

Работа с моделями компьютерного зрения#

Для работы с большими LVM часто нужны серверные кластеры с PyTorch или TensorFlow, однако высокооптимизированные базовые модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO26, позволяют использовать мощные современные возможности визуального ИИ непосредственно на локальных периферийных устройствах. В следующем примере показано, как выполнять надёжный визуальный инференс с предварительно обученной моделью:

from ultralytics import YOLO

# Загрузи предварительно обученную продвинутую модель Ultralytics YOLO26
model = YOLO("yolo26x.pt")

# Выполни инференс изображения, чтобы извлечь визуальные признаки и ограничивающие рамки
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Покажи предсказанные визуальные связи
results[0].show()

Будущее визуального интеллекта#

Переход от академических исследований, опубликованных на arXiv и в цифровой библиотеке IEEE Xplore, к практическому применению в бизнесе быстро ускоряется. Исследовательские группы, например Google DeepMind, активно расширяют возможности LVM, распространяя их на временную область. Благодаря этому модели могут понимать сложные последовательности видео, как в генерациях Sora от OpenAI.

Для разработчиков и организаций, которые хотят создавать собственные решения на основе визуального ИИ, платформа Ultralytics предлагает удобные инструменты для командной разметки наборов данных, облачного обучения и упрощённого развёртывания моделей, делая передовые возможности компьютерного зрения доступными каждому. Кроме того, инструменты сегментации без примеров, например Segment Anything 2 (SAM 2) от Meta, показывают, как подходы к компьютерному зрению на основе масштабных базовых моделей, часто описываемые в цифровой библиотеке ACM, стандартизируют сложное понимание изображений на уровне пикселей во всей отрасли ИИ.