Компьютерная наука > Комплектное видение и распознавание моделей [представлено 17 сентября 2026 года] Название: Agrri Contreaty: Pixel-Growded Multile Tochness for Europeal Images View PDF HTML (экспериментальный) Резюме: Для понимания сельскохозяйственных изображений требуется тонкое признание болезней растений, вредителей, структур культур и ботанических видов в сложных условиях реального мира. Несмотря на последние достижения в области мультимодальных моделей Большого языка (MLM), существующие модели по-прежнему ограничиваются только текстовыми выходами и не располагают возможностями для визуального заземления уровня пикселя. В этой работе мы внедряем Agri Contreaty, унифицированную систему мультимодальных перевозок на основе пикселя для понимания сельскохозяйственных изображений. Agri Contreaty совместно поддерживает понимание уровня изображения, регионального и пиксельного уровней в рамках единой системы, стимулируя такие задачи, как создание заземленной субтитры, ссылка на сегментацию выражения и мультимодальное взаимодействие для сельскохозяйственных изображений. Агросфера объединяет биологически специализированные семантические изображения с плотным пространственным заземлением посредством биологического и семантического кодирования, плотных пространственно-пространственных представлений и декодирования пикселя. В поддержку широкомасштабного обучения на основе принципа " АгриГраунд &qt; мы ввели набор данных о мультимодальной сельскохозяйственной ориентации,…
Агросфера: " Пиксель-содержащееся в воздухе понимание сельскохозяйственных образов
arXiv:2609.20325v1 Аннонс Тип: новое резюме: Для понимания сельскохозяйственных изображений требуется мелкозернистый распознавание болезней растений, вредителей, структур культур и ботанических видов в сложных реальных условиях. Несмотря на последние достижения в области мультимодальных моделей Большого языка (MLM), существующие модели по-прежнему ограничиваются только текстовыми выходами и не располагают возможностями для визуального заземления уровня пикселя. В этой работе мы внедряем Agri Contreaty, унифицированную систему мультимодальных перевозок на основе пикселя для понимания сельскохозяйственных изображений. Agri Contreaty совместно поддерживает понимание уровня изображения, регионального и пиксельного уровней в рамках единой системы, стимулируя такие задачи, как создание заземленной субтитры, ссылка на сегментацию выражения и мультимодальное взаимодействие для сельскохозяйственных изображений. Агросфера объединяет биологически специализированные семантические изображения с плотным пространственным заземлением посредством биологического и семантического кодирования, плотных пространственно-пространственных представлений и декодирования пикселя. Для поддержки крупных заземленных лир