Google DeepMind представляет TIPSv2 для устранения ключевого недостатка моделей искусственного интеллекта в области компьютерного зрения — неэффективной локализации мелких деталей, несмотря на глубокое понимание изображения в целом. Новый метод повышает эффективность сегментации без предварительного обучения на 141 пункт за счет полного контроля над всей областью, сокращает количество параметров обучения на 42 и использует текстовые описания с различной степенью детализации. Модель устанавливает новые рекордные показатели в сегментации и превосходит более крупные модели по эффективности поиска и классификации. Исходный код и весовые коэффициенты доступны в открытом доступе.