Gemini 2.5目标检测能力测试：与YOLOv3不相上下？
2025-07-10
本文对谷歌Gemini 2.5 Pro的多模态大语言模型在目标检测任务上的性能进行了基准测试。实验使用MS-COCO数据集，重点评估其边界框的准确性。结果显示，Gemini 2.5 Pro的平均精度（mAP）约为0.34，与2018年的YOLOv3相当，但远低于最先进模型的0.60 mAP。虽然Gemini在处理开放式任务上的多功能性令人印象深刻，但CNN在速度、成本和可解释性方面仍具有优势。
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