原標(biāo)題：上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合商湯科技與高校共同發(fā)布通用視覺(jué)技術(shù)體系“書(shū)生”

上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合商湯科技與高校共同發(fā)布的通用視覺(jué)技術(shù)體系“書(shū)生”（INTERN），是人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)重要成果。以下是對(duì)該技術(shù)體系的詳細(xì)介紹：

一、發(fā)布背景與目的

• 發(fā)布時(shí)間：該體系于2024年（具體日期可能為11月17日，但請(qǐng)注意此信息可能隨時(shí)間有所更新）正式發(fā)布。

• 聯(lián)合發(fā)布方：上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、商湯科技SenseTime、香港中文大學(xué)、上海交通大學(xué)。

• 目的：旨在系統(tǒng)化解決當(dāng)下人工智能視覺(jué)領(lǐng)域中存在的任務(wù)通用、場(chǎng)景泛化和數(shù)據(jù)效率等一系列瓶頸問(wèn)題。

二、技術(shù)特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)

1. 任務(wù)通用性：

• 一個(gè)“書(shū)生”基模型即可全面覆蓋分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、深度估計(jì)四大視覺(jué)核心任務(wù)。

• 在ImageNet等26個(gè)最具代表性的下游場(chǎng)景中，書(shū)生模型展現(xiàn)了極強(qiáng)的通用性，顯著提升了這些視覺(jué)場(chǎng)景中長(zhǎng)尾小樣本設(shè)定下的性能。

2. 數(shù)據(jù)效率：

• 相較于當(dāng)前最強(qiáng)開(kāi)源模型（如OpenAI發(fā)布的CLIP），“書(shū)生”在數(shù)據(jù)使用效率上取得大幅提升。例如，在同樣的下游場(chǎng)景數(shù)據(jù)中，“書(shū)生”的平均錯(cuò)誤率顯著降低。

• 僅需1/10的下游數(shù)據(jù)，就能超過(guò)CLIP基于完整下游數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。在特定任務(wù)上，如花卉種類識(shí)別，每一類只需兩個(gè)訓(xùn)練樣本，就能實(shí)現(xiàn)極高的準(zhǔn)確率。

1. 技術(shù)創(chuàng)新：

• “書(shū)生”技術(shù)體系由七大模塊組成，包括通用視覺(jué)數(shù)據(jù)系統(tǒng)、通用視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、通用視覺(jué)評(píng)測(cè)基準(zhǔn)三個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施模塊，以及區(qū)分上下游的四個(gè)訓(xùn)練階段模塊。

• 采用階梯式學(xué)習(xí)模式，通過(guò)前三個(gè)階段的“基礎(chǔ)能力”、“專家能力”和“通用能力”培養(yǎng)，最終實(shí)現(xiàn)“遷移能力”，使模型能夠靈活應(yīng)用于各種特定領(lǐng)域的不同任務(wù)。

三、應(yīng)用前景與意義

• 降低數(shù)據(jù)依賴：在自動(dòng)駕駛、智能制造、智慧城市等長(zhǎng)尾場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)獲取通常困難且昂貴?！皶?shū)生”通用視覺(jué)技術(shù)體系的推出，有助于降低對(duì)大量數(shù)據(jù)的依賴，促進(jìn)這些領(lǐng)域的快速發(fā)展。

• 推動(dòng)AI規(guī)?；涞?/span>：通過(guò)提升模型的通用泛化能力和數(shù)據(jù)效率，“書(shū)生”將助力AI技術(shù)更廣泛地應(yīng)用于各種實(shí)際場(chǎng)景中，推動(dòng)AI技術(shù)的規(guī)模化落地。

• 產(chǎn)學(xué)研合作：“書(shū)生”的發(fā)布體現(xiàn)了產(chǎn)學(xué)研合作在通用視覺(jué)領(lǐng)域的全新探索，為走向通用人工智能邁出了堅(jiān)實(shí)的一步。

四、開(kāi)源與生態(tài)構(gòu)建

• 基于“書(shū)生”的通用視覺(jué)開(kāi)源平臺(tái)OpenGVLab計(jì)劃在明年年初正式開(kāi)源，向?qū)W術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界公開(kāi)預(yù)訓(xùn)練模型及其使用范式、數(shù)據(jù)系統(tǒng)和評(píng)測(cè)基準(zhǔn)等。

• OpenGVLab將與上海人工智能實(shí)驗(yàn)室此前發(fā)布的OpenMMLab、OpenDILab一道，共同構(gòu)筑開(kāi)源體系OpenXLab，助力通用人工智能的基礎(chǔ)研究和生態(tài)構(gòu)建。

綜上所述，“書(shū)生”通用視覺(jué)技術(shù)體系是人工智能視覺(jué)領(lǐng)域的一項(xiàng)重要?jiǎng)?chuàng)新成果，其任務(wù)通用性、數(shù)據(jù)效率和技術(shù)創(chuàng)新性均處于行業(yè)領(lǐng)先地位。未來(lái)，“書(shū)生”有望在多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，推動(dòng)人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。