В современном мире компьютерного зрения, где задачи обнаружения объектов становятся все более востребованными, технологии постоянно развиваются, предлагая всё более эффективные и универсальные решения. Одним из таких новых подходов являются мультимодальные крупные языковые модели с возможностями обработки визуальной информации. Gemini 2.5, одна из таких моделей, привлекает внимание специалистов своей многофункциональностью и способностью работать с изображениями без традиционного обучения и аннотаций. Вопрос, который неизменно возникает — насколько хорошие у Gemini 2.
5 результаты в задаче обнаружения объектов, а точнее, в постановке ограничивающих прямоугольников (bounding boxes)? Чтобы понять это, стоит подробно рассмотреть, как модель показала себя на проверенной временем базе данных MS-COCO и сравнить с классическими решениями в этой области. MS-COCO — это один из самых популярных и авторитетных датасетов для обучения и оценки систем по распознаванию и локализации объектов на изображениях. В нем содержатся 80 классов объектов, включая как широко распространённые категории, так и более редкие. Хоть датасет и был создан достаточно давно, и ограничающие рамки в нём не всегда на 100% точные, он остаётся отличным ориентиром для комплексного тестирования моделей. Валидационный набор данных содержит 5000 изображений, и именно на нём чаще всего оценивают производительность систем.
Gemini 2.5 впервые прошёл проверку на этом наборе данным с целью понять, насколько его автоматическое выявление и разметка объектов соответствуют требованиям индустрии. Важно отметить, что в отличие от традиционных свёрточных нейросетей (CNN), которые обучаются напрямую на таких данных и тщательно подбирают параметры для каждого из 80 классов, Gemini работает иначе. Благодаря встроенным знаниям и сложным языковым подсказкам, модель способна распознавать и размечать изображения без дополнительного обучения. Но как это отражается на качестве ограничивающих рамок? Результаты тестирования показывают, что Gemini 2.
5 Pro демонстрирует довольно достойный уровень mAP (mean Average Precision) около 0.34 При этом данный показатель сравним с результатами модели YOLO v3, которая вышла ещё в 2018 году и считается классикой в задачах объектного детектирования. Это впечатляющий результат, учитывая, что Gemini 2.5 значительно отличается по архитектуре и принципам работы от традиционных детекторов. Однако стоит иметь в виду, что современные модели, использующие более сложные архитектуры вроде DETR или Co-DETR, достигают показателей порядка 0.
6 и выше на том же датасете. Отдельно стоит отметить, что в случае Gemini 2.5 добавление так называемого "thinking budget" — количества токенов, отведенных модели на размышления — не всегда улучшает перформанс. В ряде экспериментов увеличение этого параметра приводило даже к снижению качества обнаружения, а также увеличению времени обработки. Также структурированный вывод, где модель строго следует заранее заданному формату, оказал положительное влияние на качество с точки зрения точности и уменьшения числа ошибок.
Версия Pro модели смогла существенно сократить количество некорректных результатов, что говорит об их надежности в практическом применении. Интересно, что в некоторых ситуациях Gemini 2.5 демонстрировал лучшие результаты, чем эталонная разметка в датасете, что свидетельствует о гибкости и способности корректно выявлять случаи, где существуют очевидные ошибки или неоднозначности в исходных данных. Это подчеркивает потенциал моделей на базе больших языковых архитектур в сфере компьютерного зрения, где точность и универсальность идут рядом с мощным когнитивным аппаратом. Однако следует понимать, что несмотря на успехи Gemini, традиционные CNN остаются более быстрыми и экономичными в плане вычислительных затрат, а также обладают преимуществами при обучении на специализированных наборках данных.
Для производственных задач, где требуется высокая скорость и стабильность результатов, проверенные временем свёрточные сети с тщательно подготовленными весами всё ещё являются предпочтительным выбором. Одной из перспективных идей является комбинирование возможностей Gemini 2.5 с сегментационными моделями, такими как SAM (Segment Anything Model). Поскольку Gemini генерирует достаточно широкие, не всегда плотные bounding boxes, их дополнительная обработка сегментационными методами может привести к более точному отделению объектов и качественной разметке. Это сочетание может открыть новые горизонты для приложений, требующих высокой точности распознавания и локализации объектов, например, в медицине, безопасности или автономных системах.
Gemini 2.5 также отличается своей мультизадачностью и способностью работать с открытым набором объектов без необходимости переобучения, что многим разработчикам может показаться «магическим» решением. Этот подход упрощает интеграцию и масштабирование проектов, где требуется быстрый переход между задачами, например, от обработки текста к анализу изображений. Если подытожить, Gemini 2.5 — это интересная и перспективная модель в области детектирования объектов с помощью ограничивающих прямоугольников.
Она демонстрирует конкурентоспособный результат на классическом датасете MS-COCO и может быть особенно полезной при работе с разнородными данными и в условиях недостатка размеченного материала. Тем не менее, для задач, требующих максимальной скорости и точности — традиционные CNN остаются более предпочтительными. Использование Gemini подходит для исследовательских проектов, прототипирования, а также приложений, где важна гибкость и универсальность, а не абсолютная максимальная производительность. Будущее за гибридными системами, сочетающими глубокое понимание визуальной информации и языковые возможности, что способно привести к новым прорывам в области компьютерного зрения. Развитие таких моделей, и в частности Gemini 2.
5, подчеркивает растущую роль искусственного интеллекта в автоматизации анализа изображений и видео, расширяя границы возможного. Профессионалы и энтузиасты, работающие с распознаванием объектов, безусловно, найдут в Gemini мощного помощника, особенно когда стоит задача быстро и с минимальными затратами получить качественные результаты по выявлению и локализации объектов на изображениях.
