PaliGemma - Haciendo que Gemma 2 vea al añadir un codificador de visión

Resumen

Descubra cómo PaliGemma mejora a Gemma 2 con capacidades de visión a través de la codificación SigLIP, preentrenada en múltiples tareas visuales y escalable a través de diferentes resoluciones y tamaños de modelo.

Programa de estudio

• Introducción a PaliGemma
Visión general de PaliGemma y Gemma 2
Importancia de añadir capacidades de visión
• Comprendiendo los Codificadores de Visión
Conceptos básicos de los codificadores de visión en IA
Introducción a la codificación SigLIP
• Mecanismo de Codificación SigLIP
Arquitectura detallada de SigLIP
Preentrenamiento en múltiples tareas visuales
• Integración del Codificador de Visión con Gemma 2
Pasos para integrar SigLIP en Gemma 2
Desafíos y soluciones en la integración
• Escalabilidad a través de Resoluciones
Manejo de diferentes resoluciones de imagen
Técnicas para escalar el tamaño del modelo
• Aplicaciones Prácticas y Casos de Uso
Aplicaciones del mundo real de PaliGemma
Estudios de caso e historias de éxito
• Taller Práctico
Configuración del entorno
Guía paso a paso sobre cómo agregar un codificador de visión
Ejercicios prácticos y proyectos
• Evaluación y Optimización
Métricas de rendimiento para modelos de visión
Optimización para precisión y velocidad
• Tendencias Futuras en Sistemas de Visión IA
Tecnologías emergentes en visión IA
Direcciones futuras para el desarrollo de PaliGemma

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Asignaturas

Ciencias de la Computación