IT之家11月18日消息，昨日，上海人工智能实验室联合商汤科技SenseTime、香港中文大学、上海交通大学共同发布新一代通用视觉技术体系书生（INTERN），该体系旨在系统化解决当下人工智能视觉领域中存在的任务通用、场景泛化和数据效率等一系列瓶颈问题。
　　图源：上海人工智能实验室
　　目前，技术报告《INTERN：ANewLearningParadigmTowardsGeneralVision》已在arXiv平台发布，基于书生的通用视觉开源平台OpenGVLab也将在明年年初正式开源，向学术界和产业界公开预训练模型及其使用范式、数据系统和评测基准等。
　　根据相关技术报告，一个书生基模型即可全面覆盖分类、目标检测、语义分割、深度估计四大视觉核心任务。
　　上海人工智能实验室表示，相较于当前最强开源模型（OpenAI于2021年发布的CLIP），书生在准确率和数据使用效率上均取得大幅提升。具体而言，基于同样的下游场景数据，书生在分类、目标检测、语义分割及深度估计四大任务26个数据集上的平均错误率分别降低了40。2、47。3、34。8和9。4。
　　IT之家了解到，通用视觉技术体系书生（INTERN）由七大模块组成，包括通用视觉数据系统、通用视觉网络结构、通用视觉评测基准三个基础设施模块，以及区分上下游的四个训练阶段模块。

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