谷歌大脑Pix2Seq：统一计算机视觉任务接口

"Pix2Seq是谷歌大脑提出的一种用于计算机视觉（CV）任务的统一接口模型，旨在解决CV领域中各种任务需要定制不同模型和损失函数的问题。该模型灵感来源于NLP领域的序列生成框架，通过将输入图像像素和输出结果都转化为token序列，实现了对多种CV任务的通用性建模。 Pix2Seq的核心思想是将图像识别任务转化为序列到序列（Sequence-to-Sequence）的问题。在传统的CV任务中，输出形式多样，如边界框（bounding boxes）、密集掩码（dense masks）或人体关键点等。这些不同的输出形式使得建立统一模型变得复杂。而Pix2Seq则尝试将这些多样化的输出转化为token序列，如同NLP中将文本转化为单词序列一样。 Pix2Seq最初的目标是针对目标检测任务，它建立了像素到序列的映射，使得模型能预测一系列的tokens来描述图像中的目标。随着Pix2Seq v2的推出，该模型的适用范围进一步扩大，不仅覆盖了目标检测和实例分割，还涵盖了人体关键点检测和图像描述生成等任务。即使这些任务的输出形式各异，Pix2Seq v2都能通过将它们转换成token序列来处理，从而实现模型的通用性和跨任务复用。 通过Pix2Seq，研究人员和开发者可以使用相同的底层模型来处理多种CV任务，减少了对特定任务的模型定制需求。这极大地简化了模型开发流程，提高了效率，并可能促进模型泛化能力的提升。此外，这种方法也有助于利用预训练模型，通过微调适应新的任务，减少了训练数据的需求。 总体而言，Pix2Seq是一种创新的尝试，它试图打破CV任务之间的界限，构建一个统一的大规模预训练模型框架。这种方法有可能成为CV领域的一个重要里程碑，推动人工智能向着更通用、更灵活的方向发展。随着技术的不断进步，未来可能会有更多类似 Pix2Seq 的模型出现，进一步推动CV任务的统一和模型的普适性。"