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头豹研究院:CV大模型 头豹词条报告系列
admin2023-10-30 20:30
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简介在计算机视觉领域,CV大模型正逐渐采纳基于Transformer的深度学习预训练策略,旨在构建一个通用的视觉特征表示以满足多种下游应用需求。这些模型的核心价值在
在计算机视觉领域,CV大模型正逐渐采纳基于Transformer的深度学习预训练策略,旨在构建一个通用的视觉特征表示以满足多种下游应用需求。这些模型的核心价值在于其出色的泛化能力、对标注数据的低依赖性以及其能够加速研发周期。技术进展方面,行业已从传统的特征工程方法,例如SIFT,迈向深度学习的CNN,并进一步探索视觉转换器,这些都显著提升了图像处理的效率和精度。然而,技术的持续进步也带来了对算力的增长需求,预测到2030年,推理部署所需的算力将占据75%。观察行业生态,从上游的算力基础设施,到中游的技术研发供应商,再到下游的实际应用场景,整个链条涵盖了众多参与者,如阿里云、腾讯云这样的综合性供应商,以及宇视科技、大华股份等行业领军企业。值得指出的是,ToB市场已经稳坐主导地位,贡献了90%的总营收。展眼未来,CV大模型的竞争焦点预计将从模型研发转向算力、数据资源和整体生态的整合,这将迫使企业在提升硬件性能与模型优化之间寻找平衡。









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