VLM入门指南:零基础玩转视觉语言模型

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个面向初学者的VLM教学应用。功能包括:1)交互式VLM概念讲解;2)简单的图像描述demo(上传图片生成描述);3)可修改的代码示例。界面要友好,有分步指导和解释。使用小型预训练模型确保快速响应,适合新手理解基本概念和工作原理。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在研究视觉语言模型(VLM),发现它其实并没有想象中那么难上手。作为一个刚入门的小白,我记录下自己的学习过程,希望能帮到同样想了解VLM的朋友们。

1. 什么是VLM?

简单来说,VLM就是能同时理解图像和文本的AI模型。它不仅能看懂图片内容,还能用自然语言描述出来,甚至能回答关于图片的问题。这种技术已经应用在很多场景,比如自动生成图片描述、智能客服、辅助视障人士等。

2. VLM的基本工作原理

VLM通常由两个主要部分组成:

  • 视觉编码器:负责提取图像特征,把图片转换成计算机能理解的向量
  • 语言模型:根据视觉特征生成自然语言描述

这两个部分通过训练数据关联起来,让模型学会"看图说话"。

3. 搭建第一个VLM应用

我尝试用小型预训练模型做了一个简单的图片描述demo,步骤如下:

  1. 选择一个轻量级的预训练VLM模型(比如BLIP或MiniGPT-v)
  2. 搭建一个简单的网页界面,包含图片上传区域和结果显示区域
  3. 实现后端处理逻辑,将上传的图片传给模型并返回描述结果
  4. 添加一些交互提示和说明,帮助新手理解每个步骤

4. 实际开发中的注意事项

  • 模型选择:初学者建议从小型模型开始,响应速度快,更容易理解
  • 界面设计:保持简洁明了,重点突出核心功能
  • 错误处理:考虑网络延迟、图片格式等问题,给出友好提示
  • 性能优化:对于演示demo,可以适当限制图片大小提高响应速度

5. 拓展学习方向

掌握基础后,可以进一步探索:

  • 尝试不同的VLM模型,比较它们的表现差异
  • 实现更复杂的功能,比如基于图片的问答系统
  • 学习如何微调模型,让它更适合特定场景

我在InsCode(快马)平台上完成了这个demo的开发和部署,整个过程非常顺畅。平台内置的代码编辑器和一键部署功能让开发变得简单,不需要操心环境配置等问题。对于想快速尝试VLM的朋友来说,这是个不错的起点。

示例图片

建议刚开始学习的朋友从小项目入手,逐步深入。VLM的世界很有趣,希望这篇入门指南能帮你迈出第一步!

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个面向初学者的VLM教学应用。功能包括:1)交互式VLM概念讲解;2)简单的图像描述demo(上传图片生成描述);3)可修改的代码示例。界面要友好,有分步指导和解释。使用小型预训练模型确保快速响应,适合新手理解基本概念和工作原理。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

RubyLion28

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值