11.11图像理解有活动吗

11.11期间，确实有一些与图像理解相关的活动和进展，特别是在多模态大模型和人工智能领域。以下是一些关键点：

图像理解的重要性

• 定义：图像理解（Image Understanding）是对图像的语义理解，研究图像中有什么目标、目标之间的相互关系、图像是什么场景以及如何应用场景的一门学科。
• 应用场景：图像理解在许多领域都有广泛应用，如刷脸支付、智慧安防、图像搜索等。

最新进展

• 多模态大模型的能力评估：CODIS和MMIU等评估套件被用来评估多模态大模型结合上下文理解图像的能力。尽管多模态模型在理解图像上下文方面还有较大提升空间，但它们在这一领域已经取得了显著进展。
• 语义视觉Transformer（sViT）模型：sViT模型通过利用分割模型的进展来设计新颖的标记器策略，有效地利用语义信息，提高了图像理解的准确性。

技术挑战与解决方案

• 挑战：多模态基础模型的输入限制，如高分辨率图像处理需要在架构和数据集等方面进行大量适配与再训练。
• 解决方案：开发能够处理高分辨率图像的多模态大模型，如Pixtral 12B和Eagle系列模型，通过专用视觉编码器和多专家视觉编码器架构来提升视觉信息的处理和理解能力。

通过这些活动和进展，我们可以看到图像理解领域正在快速发展，未来有望在更多场景中得到应用。