Современные нейросети давно перестали удивлять нас способностью генерировать тексты, изображения и даже код. Но каждый раз, когда крупная языковая модель (LLM) демонстрирует выдающиеся способности в областях, для которых она не предназначалась, возникает закономерный вопрос: а действительно ли нейросети общего назначения смогут заменить специализированные модели?
Недавно блогер и разработчик Simon Edwardsson провёл интересный эксперимент, проверив насколько хорошо популярная мультимодальная модель Gemini 2.5 Pro справляется с задачей обнаружения объектов (object detection), используя широко известный датасет MS-COCO. Результаты оказались как минимум любопытными.
🔬 Что проверяли и как?
- 📸 Взяли 5000 изображений из популярного датасета MS-COCO, включающего 80 различных классов объектов, таких как «человек», «автомобиль», «торт» и даже «зубная щётка».
- 📐 Попросили Gemini 2.5 Pro найти и выделить объекты на изображениях, предварительно сформировав специальный структурированный промпт для JSON-вывода.
- 📈 Посчитали показатель средней точности (mean Average Precision, mAP) — стандартную метрику качества для object detection моделей, учитывающую точность и полноту обнаружения объектов.
Самое интересное в эксперименте: Gemini не проходил специализированного обучения на конкретные классы MS-COCO, то есть работал исключительно на основе общего знания, полученного при тренировке LLM-модели.
📊 Результаты теста
Итак, что же выяснилось? Gemini 2.5 Pro смог достичь mAP ≈ 0.340 (34%). Для сравнения, примерно такой же результат показала популярная модель YOLO v3, выпущенная ещё в 2018 году. Современные специализированные модели, такие как Co-DETR, показывают намного более высокие показатели — около 60% mAP.
Тем не менее, стоит учесть, что Gemini 2.5 достиг результата без предварительной тренировки и дообучения на MS-COCO. Модель просто «знала», как выглядят те или иные объекты, полагаясь исключительно на контекст и своё понимание мира, сформированное при обучении на огромных массивах данных.
🎯 Любопытные наблюдения
Во время эксперимента были отмечены интересные особенности поведения Gemini:
- 🚗 Иногда модель работала даже лучше, чем авторы датасета. Например, на фото парковки Gemini обнаружил все автомобили, тогда как ручная разметка упустила несколько машин. Вывод? В реальной жизни люди допускают ошибки чаще, чем можно ожидать.
- 🍰 Однако на других изображениях модель показала странные ошибки: на фотографии с четырьмя тортами Gemini нашёл только один. Возможно, модель недостаточно тщательно просматривает повторяющиеся объекты, а «решив», что задача решена, переходит дальше.
- 🤔 Так называемый «бюджет размышлений» (дополнительные токены, выделенные модели на рассуждения) только ухудшил результаты. Это оказалось неожиданно, поскольку казалось логичным, что дополнительное время на анализ изображения даст лучший результат. Однако вышло наоборот — быстрое структурированное решение оказалось точнее, чем вдумчивое «размышление».
⚙️ Почему это впечатляет?
Gemini — не модель object detection, не CNN и даже не vision transformer, предназначенный именно для визуальных задач. Это большая языковая модель, мультимодальная по своей сути, но универсальная и не специализированная.
Тем не менее, Gemini смог:
- 📌 Достичь уровня специализированной модели YOLO v3 без подготовки.
- 📌 Корректно интерпретировать запросы, связанные с определением координат bounding boxes, и возвращать структурированный JSON-ответ.
- 📌 Показать неплохие результаты на общей задаче без предварительного обучения или разметки.
Эти результаты подтверждают, что мощные LLM-модели действительно обладают скрытым потенциалом решать задачи, которые традиционно требуют огромных усилий по сбору и разметке данных.
🐌 Минусы Gemini для компьютерного зрения
Несмотря на всё это, LLM-модели имеют очевидные недостатки по сравнению со специализированными CNN или vision-трансформерами:
- 💸 Стоимость вычислений: Gemini требует намного больше ресурсов, чем классические CNN-модели.
- 🐢 Скорость работы: CNN по-прежнему существенно быстрее при аналогичной точности.
- 🎯 Специфичность и предсказуемость: Специализированные модели дают более стабильные результаты и более точно настраиваются под конкретные задачи.
🤔 Мнение автора статьи: что это значит для индустрии?
Я думаю, что такие эксперименты с Gemini 2.5 Pro наглядно показывают будущее компьютерного зрения: оно станет более универсальным и менее зависимым от узкоспециализированных нейросетей. Вполне вероятно, что через несколько лет разработчикам не придётся тратить много сил на сбор и разметку данных. Достаточно будет качественного промпта и мощной универсальной модели.
Однако в ближайшем будущем узкоспециализированные модели останутся в фаворитах, особенно в критически важных или ресурсозависимых проектах. Gemini и подобные ему системы будут идеальными инструментами для стартапов, экспериментов и быстрого прототипирования, но для высокопроизводительных и критически важных задач специализированные нейросети по-прежнему вне конкуренции.
🌐 Полезные ссылки по теме:
Таким образом, эксперимент с Gemini 2.5 Pro продемонстрировал не только его удивительную универсальность, но и показал, что будущее компьютерного зрения может быть куда интереснее и проще, чем мы привыкли считать. 🚀