#计算机视觉#自监督学习#无网格建模#相对位置建模#表示学习
PART：无网格图像自监督学习新方法
用连续相对位置关系替代固定网格建模图像结构 解决网格方法无法捕捉真实物体灵活组合 对遮挡、风格变化更鲁棒，泛化到多模态
落地难度
4.0
搞钱系数
3.0
综合指数
3.5
核心亮点
- 核心解决：解决网格方法无法捕捉真实物体灵活组合
- 谁会买单：医疗影像、工业质检SaaS厂商
- 变现思路：集成PART预训练模型提升小样本检测精度，按AP
- 落地难度：4/5
- 搞钱系数：3/5
落地难度分析
需处理非结构化patch关系，训练复杂度高，但可基于MAE等现有框架改进
盈利潜力分析
买单群体: 医疗影像、工业质检SaaS厂商 思路: 集成PART预训练模型提升小样本检测精度，按AP