Florence-2 是微软 Azure AI 团队推出的多功能视觉模型，能执行图像描述、目标检测、视觉定位和图像分割等多种计算机视觉任务。Florence-2 基于 Transformer 架构，用序列到序列学习方法，编码器将图像转换为序列表示，解码器再将表示转换为文本输出。Florence-2 训练使用包含1.26亿张图像和54亿个标注的超大数据集 FLD-5B，结合自动化图像标注技术和模型迭代，确保数据的高质量和多样性。
Florence-2的主要功能图像描述：生成图像的详细描述，类似于图像字幕。目标检测：识别图像中的特定对象，确定目标的位置。视觉定位：在图像中定位与文本提示相关的对象或区域。图像分割：将图像分割成不同的区域，用于识别和分离图像中的特定对象。Florence-2的技术原理统一表示：Florence-2 设计为统一的模型，处理多种视觉任务，基于统一的框架整合不同类型的视觉和语言信息。序列到序列学习（Seq2Seq）：模型用序列到序列的学习方法，由编码器和解码器组成。编码器负责将输入图像转换为序列表示，解码器将表示转换为输出文本。Transformer架构：基于Transformer的架构，用自注意力机制处理视觉和语言数据，实现多模态信息的融合。图像编码器：用DaViT作为图像编码器，捕捉图像特征将其转换为视觉token嵌入。多模态编码器-解码器：基于标准的Transformer架构，用自注意力机制实现图像和文本信息的融合，理解和生成与视觉内容相关的文本。位置编码：提供区域级别的空间信息，对于目标检测和分割等任务至关重要，让模型识别图像中的具体区域。Florence-2的项目地址项目官网：florence-2.comGitHub仓库：https://github.com/retkowsky/florence-2HuggingFace模型库：https://huggingface.co/microsoft/Florence-2-largearXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2311.06242Florence-2的应用场景图像和视频分析：在安全监控领域，Florence-2 识别和跟踪视频中的特定对象，进行异常行为检测。内容审核：自动检测和过滤不适当的内容，如暴力、色情或其他违反平台政策的图像和视频。辅助驾驶和自动驾驶：在自动驾驶系统中，帮助识别道路标志、行人、车辆和其他障碍物，提高行车安全。医疗影像分析：辅助医生识别医学图像中的异常，如肿瘤、病变等，提高诊断的准确性和效率。零售和库存管理：在零售环境中，用于货架分析，自动监测库存水平和产品摆放。 
