Czym jest OWL-ViT?

OWL-ViT (Open-World Learning Vision Transformer) to model łączący możliwości przetwarzania obrazów i tekstu w celu rozwiązania zadań multimodalnego rozumienia. Opiera się na architekturze Vision Transformer (ViT) i jest przeznaczony do otwartego świata, czyli potrafi rozpoznawać i łączyć obiekty i koncepcje, które nie były wyraźnie przedstawione w zbiorze danych treningowych.

Główny pomysł OWL-ViT to wykorzystanie dużych modeli językowych i transformatorów do łączenia cech wizualnych z opisami tekstowymi, co pozwala modelowi wykonywać zadania takie jak wyszukiwanie obiektów na obrazach na podstawie zapytań tekstowych, klasyfikację z otwartym zestawem klas i generowanie opisów.

Przykład zastosowania: wyszukiwanie obiektów na obrazie na podstawie zapytania tekstowego, nawet jeśli obiekt nie był wcześniej znany modelowi.