CLIPPO 是一种统一的模型,用单个编码器和对比损失来执行图像、文本和多模态任务,优于传统的 NLP 基线和之前基于像素的掩码语言模型。 近年来,基于 Transformer 的大规模多模态训练促成了不同领域最新技术的改进,包括视觉、语言和音频。特别是在计算机视觉和图像语言理解方面,单个预训练大模型可以优于特定任务的专家模型。
例如,肝血管分割任务的定性分割输出证明了Swin UNETR能够更好地建模长期空间依赖性。 图5 :。 Swin UNETR 模型体系结构由一个 Swin transformer 编码器组成,该编码器使用 3D 补丁,并通过不同分辨率的跳过连接连接到基于 CNN 的解码器 结论 Swin UNETR 体系结构在使用变压器的医疗成像方面提供了急需的突破。鉴于需要...
2024年10月31日,华院计算技术(上海)股份有限公司成功申请了一项名为“一种视觉Transformer模型设计方法、装置、存储介质和程序产品”的专利。这一创新的模型设计旨在在较少形变的情况下,更精准地提取符合原始图像特征的信息,这为未来的图像分析和视觉认知应用带来了新的机遇。 视觉Transformer的独特优势 视觉Transformer模...
然后送入Swin Transformer Block,在进入stage2前,接下来先通过Patch Merging操作,Patch Merging和CNN中stride=2的1×1卷积十分相似,Patch Merging在每个Stage开始前做降采样,用于缩小分辨率,调整通道数,当H/4×W/4×C的特征图输送到Patch Merging,将输入按照2x2的相邻patches合并,这样子patch块的数量就变成了H/8 x...
清华大学计算机系朱军教授带领的 TSAIL 团队近期公开的一篇论文《One Transformer Fits All Distributions in Multi-Modal Diffusion at Scale》,率先发布了对多模态生成式模型的一些探索工作,实现了任意模态之间的相互转化。 论文链接:https://ml.cs.tsinghua.edu.cn/diffusion/unidiffuser.pdf ...
LongLLaVA(长上下文大型语言和视觉助手)这一创新性混合架构模型,在长上下文多模态理解方面表现出色。该模型集成了 Mamba 和 Transformer 模块,利用多个图像之间的时空依赖性构建数据,并采用渐进式训练策略。 LongLLaVA 在各种基准测试中表现出竞争性的性能,同时确保了效率,为长上下文多模态大型语言模型(MLLMs)设定了新...
MIT 团队:利用混合自回归 Transformer 实现高效视觉生成 来自麻省理工学院的研究团队及其合作者推出了混合自回归 Transformer(HART),这是一种自回归视觉生成模型,能够直接生成 1024×1024 图像,其图像生成质量可与扩散模型相媲美。现有的 AR 模型由于其离散 Tokenizer 的图像重建质量较差,以及生成 1024px 图像所需的训练...
简介:【10月更文挑战第18天】《LongLLaVA: Scaling Multi-modal LLMs to 1000 Images Efficiently via Hybrid Architecture》提出了一种新型多模态大模型LongLLaVA,结合了Mamba和Transformer架构,通过系统优化实现在单张A100 80GB GPU上处理近千张图像的突破。该模型在视频理解、高分辨率图像分析和多模态智能体任务中表...
4.扩展校正Transformer实现高分辨图像生成stabilityai-public-packages.s3.us-west-2.amazonaws.com5.0.5秒,无需GPU,Stability AI与华人团队VAST开源单图生成3D模型TripoSRTripoSR 模型代码:github.com/VAST-AI-ReseTripoSR 模型权重:huggingface.co/stabilitTripoSR Demo:huggingface.co/spaces/s...
近日,求臻医学科研团队研发一款基于数字病理图像的肿瘤分型深度学习模型—TMG(The Transformer-based Multiple instance learning with Global average pooling)。该模型可有效消除对病理图像细粒度标记的依赖,实现高准确率的分型,将用于原发灶不明肿瘤(CUP)的预测,助力肿瘤精准分型。目前,该研究成果已在线发表于国际生物...