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GPT-4V ha sido cancelado: V* y el marco SEAL redefinen la visión por computadora | Escrito por Eric Risko | enero 2024

Eric Riesgo

GPT-4V ha dominado el campo de la visión por computadora hasta ahora, pero ha surgido una nueva era con V* y el marco SEAL. Este artículo explora cómo estas innovaciones no solo desafían al GPT-4V, sino que potencialmente lo desbancan, proporcionando un enfoque más eficiente y preciso para el procesamiento de imágenes de alta resolución.

A pesar del éxito y la complejidad de GPT-4V, este modelo enfrenta importantes limitaciones, especialmente en la interpretación precisa de imágenes de alta resolución y en escenarios que requieren un análisis visual detallado. Los métodos existentes a menudo se basan en métodos de fuerza bruta, procesando imágenes completas en masa, lo que puede generar ineficiencia e inexactitud. Aunque estos métodos son potentes, carecen de la comprensión detallada y la atención selectiva que requieren las tareas visuales más complejas.

Como resultado, tienen dificultades con los detalles cada vez más finos que se encuentran en las imágenes de alta resolución, lo que lleva a resultados subóptimos en tareas que requieren un nivel más profundo de comprensión contextual y visual. Esto representa un desafío fundamental en el campo y resalta la necesidad de estrategias más avanzadas y diferenciadas en visión por computadora.

En el campo dinámico de la visión por computadora, V* representa un punto de inflexión. Al estar inmerso en el innovador marco SEAL, no solo mejora sino que mejora el vasto conocimiento global que se encuentra en los grandes modelos de lenguaje (LLM). Lo que distingue a V* es su eficiencia y precisión sin precedentes en la búsqueda visual. A diferencia de los sistemas tradicionales como GPT-4V, que a menudo tienen dificultades para manejar los detalles finos de las imágenes de alta resolución, V* aborda este desafío de frente.

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Creación de instancias del marco SEAL propuesto. La sección izquierda representa el VQA LLM, que utiliza todos los datos dentro de la memoria de trabajo visual para responder preguntas. A la derecha, mostramos el pipeline operativo para Quinto* Algoritmo de búsqueda visual. (referencia https://vstar-seal.github.io/)

La esencia de V* radica en su metodología única para procesar y comprender imágenes. Mientras que los modelos tradicionales tienden a procesar imágenes en su totalidad, perdiendo a menudo detalles importantes debido a limitaciones de resolución, V* adopta un enfoque más estratégico y centrado…