RSGPT是一种专为高效和通用的遥感(RS)视觉语言任务设计的预训练方法。如图4所示 现成的冻结的预训练图像编码器(EVA-G)和大型语言模型(vicuna7b,vicuna13b)构成了该模型的基础。 在InstructBLIP的指导下,插入了一个注释感知的查询转换器(Q-Former),以增强视觉特征和文本特征的对齐表示。具体而言,Q-Former从冻结的...
例如,Carlini等人[2]利用连续域图像作为对抗提示,使语言模型生成有害内容;Qi等人[3]探索视觉对抗示例绕过LVLM的安全防护机制;Wang等人[4]提出双重优化目标,通过对抗图像前缀和文本后缀优化,诱导模型生成有害响应。 2.基于提示操控的攻击: 通过改变视觉或文本提示数据,减弱模型对有害输入的敏感性,或将有害查询伪装成...
利用扩散 Transformer 架构,Sora 是第一个拥抱视觉数据多样性的模型,可以以多种视频和图像格式进行采样,范围从宽屏 1920x1080p 视频到垂直 1080x1920p 视频以及介于两者之间的视频,而不影响其原始尺寸。 如图6 所示,Sora 生成的视频能够更好的展现主题,从而确保在场景中完全捕捉到拍摄对象,而其他视频有时会导致视图...
然而,在诸如计算机视觉的其他领域中,在诸如 ImageNet直接从网络文本中学习的可扩展预训练方法会在计算机视觉中产生类似的突破吗? 图一 我们方法的总结。标准图像模型联合训练图像特征提取器和线性分类器来预测一些标签,而 CLIP 联合训练图像编码器和文本编码器来预测一批(图像、文本)训练示例的正确配对。在测试时,学习...
近日,CVPR 2024 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) IEEE国际计算机视觉与模式识别会议公布了论文录用结果。 作为全球计算机视觉与模式识别领域的顶级会议,CVPR每年都吸引着全球众多研究者和企业的关注。入选CVPR的...
这不，距离上一篇一作论文2年之后，何恺明再次以一作身份，带来最新研究。依然是视觉领域的研究，依然是何恺明式的大道至简。甚至在业内纷纷追求“大力出奇迹”、“暴力美学”的当下，何恺明还带着一种坚持独立思考的反共识气概。简洁：通篇论文没有一个公式。有效：大巧不工，用最简单的方法展现精妙之美。江湖震动...
该论文提出了一种名为CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)的多模态预训练模型,用于学习图像和文本之间的语义关系。该模型使用自然语言作为监督信号,通过对比预测正确的图像-文本配对和错误的配对来学习特征表示。具体来说,CLIP首先将输入的图像和文本分别编码为高维向量,并在两个空间中计算它们之间的相似度。然...
综述论文 | 多模态视觉大模型 Vision-Language Instruction Tuning: A Review and Analysis https://arxiv.org/pdf/2311.08172.pdf https://github.com/palchenli/VL-Instruction-Tuning 指令调优是大型语言模型(LLMs)的一个重要的有监督训练阶段,旨在增强LLMs执行指令和适应用户偏好的能力。随着多模态数据被纳入LLM...
随着基于Transformer的语言大模型在NLP相关下游任务中取得优异性能,Vision Transformer也席卷了CV领域,成为基础视觉大模型研究和实践的首选。Swin V2、BeiT、CoAtNet等工作已经将ViT扩展到超过十亿参数规模,显著提升了CV分类、检测和分割等下游任务的性能,超越了CNN模型。但是,该论文提出如果CNN具备类似于ViT的算子和架构,并...
随着人工智能技术的飞速发展,大模型、扩散模型以及视觉语言导航等前沿技术逐渐成为研究的热点。本文将分享近期在这些领域取得重要突破的论文,并简要介绍它们的核心思想和实践价值。 一、大模型的崛起:从Transformer到GPT-3 近年来,基于Transformer架构的预训练大模型在自然语言处理领域取得了显著成效。特别是OpenAI的GPT-3模...