RynnEC - Le modèle open source de compréhension du monde de l'Institut Ali Dharma

Qu'est-ce que RynnEC ?

RynnEC est un modèle de compréhension du monde présenté par l'Alibaba Dharma Institute, qui se concentre sur les tâches d'intelligence incarnée. Le modèle est basé sur une technologie de fusion multimodale, combinant les données vidéo et le langage naturel, et peut analyser les objets d'une scène à partir de plusieurs dimensions, prenant en charge la compréhension des objets, la perception spatiale et la segmentation des cibles vidéo, etc. RynnEC n'a pas besoin de s'appuyer sur un modèle 3D, mais seulement sur des séquences vidéo pour établir une perception spatiale continue, et est capable d'accomplir des tâches basées sur des commandes en langage naturel. Le modèle a un large éventail d'applications dans divers domaines tels que les robots de service à domicile, l'automatisation industrielle, la sécurité intelligente, l'assistance médicale, l'éducation et la formation, fournissant aux robots et aux systèmes intelligents de puissantes capacités de compréhension sémantique pour les aider à mieux comprendre le monde physique.

Caractéristiques de RynnEC

• Compréhension des objets multidimensionnelsIl prend en charge l'analyse complète des objets de la scène selon 11 dimensions, telles que l'emplacement, la fonction et le nombre, et identifie avec précision les caractéristiques de l'objet.
• Forte perception spatialeLa capacité à établir une perception spatiale continue et à comprendre les relations spatiales entre les objets, en se basant uniquement sur des séquences vidéo, sans s'appuyer sur des modèles 3D.
• Segmentation de la cible vidéoLes images de l'ordinateur : segmenter avec précision des objets ou des régions cibles dans la vidéo sur la base de commandes en langage naturel afin de répondre aux besoins des scènes complexes.
• Capacités d'interaction flexiblesL'interaction en langage naturel : l'utilisateur communique avec le modèle en temps réel par le biais de commandes et ajuste dynamiquement le comportement du modèle.
• Technologie de fusion multimodaleRynnEC : En combinant des données vidéo avec du texte en langage naturel, RynnEC peut traiter les informations visuelles et linguistiques afin d'améliorer la compréhension de la scène.
• Une formation et une optimisation efficacesL'utilisation de données étiquetées à grande échelle et de stratégies de formation progressive pour optimiser progressivement les capacités de compréhension et de génération multimodales et soutenir la technologie LORA afin d'améliorer encore les performances.

Les points forts de RynnEC

• Perception spatiale sans modèle 3DLa perception spatiale continue peut être établie à partir de séquences vidéo uniquement, sans avoir recours à des modèles 3D supplémentaires, ce qui réduit le coût et la complexité de l'application.
• Compréhension sémantique multidimensionnelleIl peut analyser de manière exhaustive les objets de la scène à partir de plusieurs dimensions, fournir des informations sémantiques plus riches et améliorer la compréhension des scènes complexes.
• Flexibilité pilotée par les commandesL'utilisateur ajuste le comportement du modèle en temps réel à l'aide de commandes simples afin de s'adapter aux exigences dynamiques de la tâche.
• Techniques efficaces de formation et d'optimisationLes modèles d'entraînement : Utilisez la stratégie d'entraînement par étapes et la technologie LORA pour optimiser rapidement les performances du modèle et l'adapter à différents scénarios d'application.
• Large éventail d'applicationsLes produits de cette catégorie peuvent être utilisés à la maison, dans l'industrie, la sécurité, la médecine, l'éducation et dans bien d'autres domaines, avec une grande polyvalence et une grande capacité d'extension.
• Temps réel et dynamiqueLa capacité à traiter les données vidéo en temps réel et à répondre de manière dynamique aux commandes de l'utilisateur en fait un outil adapté aux scénarios nécessitant une réponse rapide.
• Segmentation précise des ciblesLe projet : Une technique de segmentation des cibles vidéo basée sur des commandes textuelles pour identifier et segmenter avec précision les cibles dans la vidéo et améliorer la précision de l'exécution de la tâche.

Quel est le site web officiel de RynnEC ?

• Dépôt GitHub: : https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnEC/

À qui s'adresse RynnEC

• Ingénieur R&D en robotiqueIl aide les ingénieurs à développer des robots plus intelligents, capables d'accomplir des tâches complexes avec précision.
• Chercheurs en intelligence artificielleLes chercheurs fournissent un matériel expérimental riche pour faire avancer la recherche sur la fusion multimodale et l'intelligence corporelle.
• Développeur de systèmes de sécurité intelligentsSegmentation des cibles et connaissance de l'espace en temps réel sur la base de commandes textuelles, permettant d'identifier et de suivre rapidement les cibles et d'améliorer le système de sécurité.
• Ingénieur en automatisation industrielleLa compréhension multidimensionnelle des objets et la capacité d'opération précise peuvent améliorer efficacement le niveau d'automatisation des robots industriels dans les chaînes de production complexes.
• éducateurLa fonction de segmentation des cibles vidéo peut faciliter l'enseignement et l'apprentissage en démontrant visuellement des concepts complexes et en améliorant l'expérience d'apprentissage et la compréhension des élèves.