豆包视觉理解模型主要采用了卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）架构

豆包视觉理解模型主要采用了卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）架构。具体介绍如下：

卷积神经网络（CNN）

• 特征提取能力：CNN的卷积层通过卷积核在图像上滑动进行卷积操作，能够自动提取图像的局部特征，如边缘、纹理、形状等。这些特征对于图像的理解和识别至关重要，不同的卷积核可以提取不同层次和类型的特征，随着网络层数的增加，能够逐渐提取到更抽象、更高级的语义特征。
• 池化层作用：池化层通常紧跟在卷积层之后，对特征图进行下采样，减少数据维度，降低计算量，同时也可以增强模型的鲁棒性和抗噪能力，使模型对图像的微小变化不那么敏感，更关注图像的整体结构和主要特征。

变换器（Transformer）架构

• 自注意力机制：Transformer的核心是自注意力机制，它能够在处理图像时自动学习图像中不同区域之间的相关性和重要性。在视觉任务中，自注意力机制可以捕捉图像中的长程依赖关系，使得模型能够更好地理解图像的整体结构和语义信息，而不仅仅局限于局部特征。
• 并行计算能力：与传统的循环神经网络（RNN）相比，Transformer具有并行计算的优势，能够同时处理整个图像序列，大大提高了训练和推理的速度，使得模型可以在更短的时间内处理大量的图像数据，提高了学习效率。

通过结合CNN和Transformer架构，豆包视觉理解模型既能够充分利用CNN在图像特征提取方面的优势，又能借助Transformer的自注意力机制和并行计算能力更好地理解图像的语义和上下文信息，从而实现更精准的图像识别、理解和推理。