深度分析
0.6B Falcon Perception 以早期融合 Transformer 提升開放詞彙分割與 OCR 效能
Falcon Perception 針對開放詞彙分割提出早期融合 Transformer，將影像貼片與文字同序列處理並使用混合注意力遮罩，實現可變長實例輸出。於 SA‑Co 基準取得 68.0 Macro‑F1，顯示在屬性與密集場景上優於傳統管線，並提升效能。
早期融合 Transformer
深度分析
Falcon Perception 0.6B 早期融合模型：單一 Transformer 同時支援視覺編碼與文字生成
FalconPerception以0.6B參數的早期融合Transformer，將影像切片與文字提示同序列處理，突破傳統視覺編碼器加文字解碼器的管線架構，在SA‑Co基準取得68.0Macro‑F1，顯示在屬性、OCR、空間與關係等複雜任務上優於SAM3。
深度分析
Falcon Perception 0.6B：早期融合 Transformer 開創開放詞彙視覺定位與分割新局
Falcon Perception 針對開放詞彙視覺定位提出早期融合 Transformer，使用混合注意力與 Chain‑of‑Perception 介面，同時處理影像與文字提示，於 SA‑Co 基準達 68.0 Macro‑F1，顯著超越 SAM 3，並提升 OCR、空間與關係推理能力，預示單塔結構在多模態感知的未來潛力。