大语言模型也可以进行图像分割：使用Gemini实现工业异物检测完整代码示例

主要观点总结

Gemini模型在大语言模型市场中具有独特的优势，特别是在计算机视觉领域具有显著的技术潜力。与其他模型相比，Gemini在目标检测和图像分割方面具备原生支持能力，经过训练后能够直接输出边界框坐标和分割掩码。本文通过一个实际应用场景，详细介绍了如何利用Gemini的图像分割能力构建完整的解决方案，包括环境搭建、基础实现代码、结构化输出验证机制和分割结果可视化。同时，探讨了基于Gemini的图像分割方案的技术限制，并提供了相应的解决策略。

关键观点总结

关键观点1: Gemini模型的优势

Gemini模型在大语言模型市场中展现出独特优势，特别是在计算机视觉领域具备显著的技术潜力，能够直接输出边界框坐标和分割掩码。

关键观点2: 实际应用场景

通过工业传送带异物检测案例，详细介绍了如何利用Gemini的图像分割能力构建完整的解决方案，包括环境搭建、基础实现代码、结构化输出验证机制和分割结果可视化。

关键观点3: 技术限制与解决策略

讨论了基于Gemini的图像分割方案面临的技术限制，包括输出稳定性、处理效率等，并提供了相应的解决策略，如base64数据完整性检查、异常长度检测和重试策略。

关键观点4: 结论与展望

总结了Gemini模型在目标检测和图像分割领域的优势和实际应用价值，同时指出了该技术的限制和未来的改进方向。

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