Florence-2 是微軟 Azure AI 團隊推出的多功能視覺模型，能執行圖像描述、目標檢測、視覺定位和圖像分割等多種計算機視覺任務。Florence-2 基于 Transformer 架構，用序列到序列學習方法，編碼器將圖像轉換為序列表示，解碼器再將表示轉換為文本輸出。Florence-2 訓練使用包含1.26億張圖像和54億個標注的超大數據集 FLD-5B，結合自動化圖像標注技術和模型迭代，確保數據的高質量和多樣性。
Florence-2的主要功能圖像描述：生成圖像的詳細描述，類似于圖像字幕。目標檢測：識別圖像中的特定對象，確定目標的位置。視覺定位：在圖像中定位與文本提示相關的對象或區域。圖像分割：將圖像分割成不同的區域，用于識別和分離圖像中的特定對象。Florence-2的技術原理統一表示：Florence-2 設計為統一的模型，處理多種視覺任務，基于統一的框架整合不同類型的視覺和語言信息。序列到序列學習（Seq2Seq）：模型用序列到序列的學習方法，由編碼器和解碼器組成。編碼器負責將輸入圖像轉換為序列表示，解碼器將表示轉換為輸出文本。Transformer架構：基于Transformer的架構，用自注意力機制處理視覺和語言數據，實現多模態信息的融合。圖像編碼器：用DaViT作為圖像編碼器，捕捉圖像特征將其轉換為視覺token嵌入。多模態編碼器-解碼器：基于標準的Transformer架構，用自注意力機制實現圖像和文本信息的融合，理解和生成與視覺內容相關的文本。位置編碼：提供區域級別的空間信息，對于目標檢測和分割等任務至關重要，讓模型識別圖像中的具體區域。Florence-2的項目地址項目官網：florence-2.comGitHub倉庫：https://github.com/retkowsky/florence-2HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/microsoft/Florence-2-largearXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2311.06242Florence-2的應用場景圖像和視頻分析：在安全監控領域，Florence-2 識別和跟蹤視頻中的特定對象，進行異常行為檢測。內容審核：自動檢測和過濾不適當的內容，如暴力、色情或其他違反平臺政策的圖像和視頻。輔助駕駛和自動駕駛：在自動駕駛系統中，幫助識別道路標志、行人、車輛和其他障礙物，提高行車安全。醫療影像分析：輔助醫生識別醫學圖像中的異常，如腫瘤、病變等，提高診斷的準確性和效率。零售和庫存管理：在零售環境中，用于貨架分析，自動監測庫存水平和產品擺放。 
