qwen2.5-vl

VLMs开发——基于Qwen2.5-VL 实现视觉语言模型在目标检测中的层级结构与实现方法目标检测作为计算机视觉领域的核心任务，传统方法依赖于 YOLO 等视觉模型对预定义类别进行位置预测。然而，此类方法受限于预训练类别体系，难以实现灵活的视觉交互。视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）的问世打破了这一局限，其具备跨模态理解能力，能够实现图像与自然语言的双向交互，为目标检测领域带来范式革新。本文系统探讨基于 VLM 的目标检测技术，重点研究 Qwen2.5-VL 模型的技术特性与应用方法。

西西弗Sisyphus

Qwen2.5-VL - 多模态旋转位置嵌入（Multimodal Rotary Position Embedding, MRoPE）flyfish多模态旋转位置嵌入（Multimodal Rotary Position Embedding, MRoPE）是 Qwen2-VL 及 Qwen2.5-VL 模型中用于处理多模态输入的关键技术，它通过扩展传统 RoPE（Rotary Position Embedding），实现了对文本、图像和视频等不同模态数据的统一位置编码。

多模态大模型 Qwen2.5-VL 的学习之旅Qwen-VL 是阿里云研发的大规模视觉语言模型（Large Vision Language Model, LVLM）。Qwen-VL 可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL 系列模型性能强大，具备多语言对话、多图交错对话等能力，并支持中文开放域定位和细粒度图像识别与理解。