01 模型介绍
🎉重大突破！微软宣布开源Florence-2视觉基础模型，引领AI新纪元！🚀
Florence-2这一创新力作，以统一的提示为基础，跨越式地解决了计算机视觉与视觉语言领域的多样任务难题。从字幕生成到对象检测，从基础识别到精细分割，只需简单文本指令，Florence-2即可轻松驾驭，展现了前所未有的灵活性与强大能力！
面对垂直领域的特定需求，Florence-2虽非万能，但通过微调，其性能可显著优化，精准匹配行业需求。这标志着AGI系统正逐步迈向现实，利用预训练表征的多功能性，在不同应用中展现出惊人的任务无关适应性。
Florence-2的问世，是微软对NLP成功经验的智慧延伸，解决了视觉领域长久以来的挑战：如何整合复杂的空间层次与语义粒度。通过多任务学习与广泛视觉注释，Florence-2构建了统一的预训练框架，为视觉任务带来了革命性的解决方案。
快来探索Florence-2的无限可能，共同见证AI技术的新飞跃吧！
02 模型架构
任务制定新视角：Florence-2以序列到序列的框架，重塑视觉任务处理模式。每个任务化作翻译挑战，图像与任务提示携手，激发模型生成精准响应。无论是文本还是区域信息，标记灵活融入，适配多样格式，让任务处理更灵活！
视觉编码器的力量：DaViT，数据高效视觉转换器的加入，让视觉编码器如虎添翼。它捕捉图像的空间与语义精髓，转化为扁平化视觉标记嵌入，与文本无缝对接，为跨模态融合奠定坚实基础。
多模态融合的魔法：Florence-2的心脏——多模态编码器-解码器变换器，是视觉与语言交融的催化剂。它游走于视觉与语言标记之间，编织出对输入图像与任务提示的深刻理解，生成富有洞察力的响应。
优化目标的智慧：语言建模目标引领训练之路，交叉熵损失护航每个任务。Florence-2在视觉相关任务的海洋中航行，精准生成反应，不断逼近完美。
03 模型评测
以下是几款通用视觉基础模型在零样本（Zero-shot）设置下的图像描述与物体检测任务评测结果，这些模型在训练阶段均未接触过评测任务的数据集。
🔍 评测亮点：
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Flamingo（800亿参数）：在COCO Captioning任务上表现出色，CIDEr得分达84.3，但其他数据集信息未提供。
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Florence-2-base（仅0.23亿参数）：以惊人实力逆袭，COCO Captioning CIDEr高达133.0，NoCaps和TextCaps数据集上也分别取得118.7和70.1的高分，同时COCO Detection mAP达34.7，小模型大能量！
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Florence-2-large（0.77亿参数）：性能再升级，COCO Captioning CIDEr提升至135.6，NoCaps和TextCaps分别飙升至120.8和72.8，COCO Detection mAP也达到37.5，证明了其在大规模参数下的卓越表现。
🚀 Florence-2 亮点总结：
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高效性：即便是基础版，Florence-2也展现出远超同类大模型的零样本性能，参数效率极高。
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全面性：在多个评测任务上均表现出色，验证了其强大的泛化能力和通用视觉理解能力。
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潜力无限：随着模型规模的增加，Florence-2的性能持续攀升，预示着其在更大规模数据集和更复杂任务上的无限可能。
04 模型与论文地址
传神社区：https://www.opencsg.com/models/microsoft/Florence-2-large
https://www.opencsg.com/models/microsoft/Florence-2-base
hugging face 模型：https://huggingface.co/microsoft/Florence-2-large
https://huggingface.co/microsoft/Florence-2-base
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