AI 탐구노트

복잡한 이미지, 비디오와 다국어 텍스트 인식을 지원하는 비전 언어 모델 Qwen2-VL은 이미지와 비디오의 복잡한 이해 및 다국어 텍스트 인식이 가능한 최신 비전-언어 모델입니다. 기존 비전-언어 모델은 이미지 해상도에 대한 제한, 다국어 인식 부족, 긴 비디오 처리의 어려움, 실시간 상호작용 및 복잡한 작업 처리의 한계가 있었습니다.  Qwen2-VL은 Naive Dynamic Resolution과 Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE) 기술을 도입해 다양한 해상도의 이미지와 긴 비디오를 처리하며, 향상된 객체 인식과 다국어 지원, 실시간 에이전트 기능으로 문제를 해결할 수 있습니다. 다양한 해상도와 비율을 처리하며 모바일 및 로봇 제어까지 수행할 수 있습니다..

효율적인 비디오 이해를 위한 상태 공간 모델(SSM: State Space Model) VideoMamba는 효율적인 비디오 이해를 위한 상태 공간 모델(SSM: State Space Model)입니다. 비디오 영상을 보면서 어떤 상황인지를 파악하고 싶은 경우에 사용할 수 있는 기술로 보시면 될 것 같습니다. 이 모델은 이름 그대로 Mamba 기술을 비디오 영역에 적용한 것인데 Mamba 자체에 대해서는 이곳을 참고하세요. VideoMamba는 아래의 네 가지 핵심 기능을 제공합니다.새로운 자체 증류 기술 : 광범위한 데이터 세트 교육 없이 시각적 영역의 확장 (입력 크기의 증가 가능)단기 동작 인식에 대한 민감도 : 미세한 움직임, 세밀한 차이가 있는 단기 동작을 구별하는 능력 탁월장기 비디오 영상 이..