Avanzando en la detección de objetos en transporte con modelos de lenguaje multimodales grandes (MLLMs): una revisión exhaustiva y pruebas empíricas
Autores: Ashqar, Huthaifa I.; Jaber, Ahmed; Alhadidi, Taqwa I.; Elhenawy, Mohammed
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Avanzando en la detección de objetos en transporte con modelos de lenguaje multimodales grandes (MLLMs): una revisión exhaustiva y pruebas empíricas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Estudio
Modelos de lenguaje grandes multimodales
Detección de objetos
Sistemas de transporte
MLLMs
VLMs
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 40
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio tiene como objetivo revisar de manera exhaustiva y evaluar empíricamente la aplicación de modelos de lenguaje grandes multimodales (MLLMs) y modelos de visión grandes (VLMs) en la detección de objetos para sistemas de transporte.
Descripción
Este estudio tiene como objetivo revisar de manera exhaustiva y evaluar empíricamente la aplicación de modelos de lenguaje grandes multimodales (MLLMs) y modelos de visión grandes (VLMs) en la detección de objetos para sistemas de transporte.