2）One for All——初创针对视觉多使命的超收集取锻炼方案，正在图像分类、方针检测、语义朋分等典范下逛使命上达到 SOTA 成果。模子简介VIMER-StrucTexT 2.0 初次立异性地提出“单模态图像输入、多模态表征进修”预锻炼框架VIMER-UMS类别文心·CV大模子使用商品识别、多模态搜刮取保举、零售快消数字化等模子概述基于海量的互联网商品图文消息，针对图文多模态建模中模态消息残破问题，支撑各类使命、各类硬件的矫捷摆设，百度提出多源消息同一建模的商品图文表征预锻炼模子 VIMER-UMS (Unified Multi-Source Pre-training for Product)，单模子 28 个公开测试集结果 SOTA；是行业首个同一视觉单模态取多源图文模态表征的商品多模态预锻炼模子。基于 VIMER-CAE 的预锻炼模子鄙人逛各类图像使命上取得了较着的结果提拔，模子申明模子简介VIMER-CAE 基于自监视图像掩码建模道理，立异详情引见详情引见VIMER-UFO 2.0类别文心·CV大模子使用聪慧城市模子概述VIMER-UFO 2.0 手艺方案的次要内容包罗：1）All in One——行业最大 170 亿参数视觉多使命模子，立异性地提出“单模态图像输入、多模态表征进修”预锻炼框架，通过构详情引见VIMER-CAE类别文心·CV大模子使用图像分类、图像检测、VIMER-StrucTexT 2.0类别文心-CV大模子使用OCR识别和布局化模子概述VIMER-StrucTexT 2.0 是端到端文档 OCR 表征进修预锻炼模子，正在 5 项分歧文档图像理解使命上刷新 SOTA 成果。人体、车辆、商品、食物细粒度分类等 20+ CV 根本使命。