万物识别RAM：图像识别模型，Zero-Shot超越有监督

大语言模型（Large Language Models）已经给自然语言处理（NLP）领域带来了新的革命。在计算机视觉（CV）领域，Facebook近期推出的Segment Anything Model（SAM）工作，在视觉定位（Localization）任务上取得了令人振奋的结果。然而SAM作为一个极致的定位大模型，并没有识别（Recognition）能力，而识别是与定位同等重要的CV基础任务。现有的开放式检测、分割任务尝试同时做好识别和定位，却在两个任务上都不能达到极致。

我们推出视觉感知大模型Recognize Anything Model（RAM），提供最强的图像识别能力，RAM为图像识别领域提供了一种新的范式，使用海量无需人工标注的网络数据，可以训练出泛化能力强大的通用模型，甚至在垂域下可以超越人工标注训练的有监督模型。

RAM的优势

能力强且通用：RAM可识别任意常见类别，支持中英文，精度上其Zero-Shot能力超越了有监督模型，