视觉基础模型（Visual Foundation Models）是指在计算机视觉领域中，通过大规模图像数据集预训练的深度学习模型，它们能够学习通用的视觉特征表示，作为基础架构用于各种下游任务的迁移学习。这些模型通常基于先进的架构如Vision Transformer（ViT）或卷积神经网络（ResNet），通过预训练过程捕捉图像中的模式、纹理和语义信息，从而在微调后高效应用于图像分类、物体检测、图像分割等具体场景，显著降低特定任务的开发门槛和数据需求。
在AI产品开发的实际落地中，视觉基础模型极大地加速了产品迭代和部署效率。AI产品经理可借助这些预训练模型快速构建原型，例如在医疗影像分析中辅助疾病诊断，在零售业实现商品识别与推荐系统，或在智能安防中集成人脸识别功能；随着多模态模型（如CLIP）的发展，视觉基础模型正与文本结合，拓展到更广泛的应用领域，提升产品泛化能力和用户体验。
如需延伸阅读，可参考论文「An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale」by Dosovitskiy et al. (ICLR 2021)，或书籍「Deep Learning for Computer Vision」by Rajalingappaa Shanmugamani (Packt Publishing, 2018)。
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