苹果的研究人员开源了最新通用多模态视觉模型AIMv2，有300M、600M、1.2B和2.7B四种参数，整体能耗很低，可以适用于手机、PC等不同类型的设备。与传统视觉模型不同的是，AIMV2 使用了一种创新的多模态自回归预训练方法，将视觉与文本信息深度融合，为视觉模型领域带来了新的技术突破。简单来说，就是AIMV2 不再局限于
主要研究方向为 Human-Centric机器视觉,包括属性、姿态识别,图像生成,度量学习等。 内容详情 通用感知模型由NLP发源,正往更多模态发展。多模态技术拓宽了AIGC技术的应用广度,将不同模态(图像、声音、语言等)融合在预训练模型中,使得预训练模型从单一的NLP、CV发展成音视频、语言文字、文本图像等多模态、跨模态模型。
为了克服上述Transformer和CNN的理论局限性,启发于自然语言处理领域Mamba的成功,本文提出了一种新的通用视觉主干模型——Vision Mamba (Vim)。该模型基于状态空间模型[10](State Space Models, SSMs),利用其在长序列建模中的高效性,提供了一种新的视觉表示学习方法。该模型提出了双向状态空间模型来适配视觉特征的多方向...
在现代计算机视觉任务中,通用视觉模型最早以 CNN 为主。近期 Vision Transformer,Vision MLP 为代表的新型主干网络的研究进展将通用视觉模型推向了一个前所未有的高度。 不同的主干网络对于输入图片的处理方式也不一样,如下图1所示是一张图片的网格表示,序列表示和图表示。图像数据通常表示为欧几里得空间 (Euclidean sp...
刚刚,IDEA研究院创院理事长沈向洋官宣IDEA研究院最新成果:通用视觉大模型DINO-X。 它实现视觉任务大一统,支持各种开发世界感知和目标理解任务,包括开放世界对象检测与分割、短语定位、视觉提示计数、姿态估计、无提示对象检测与识别、密集区域字幕等。 这背后得益于,他们构建了超过一亿高质量样本的大型数据集Grounding-100...
沈向洋新发AI王炸！一个模型自动认遍天下物，准确率远超谷歌 俗话说"眼见为实"，可在AI时代，机器的"眼睛"比人类还要厉害。IDEA研究院近日放出了一记重磅炸弹，他们的通用视觉大模型DINO-X，不用人类提示就能自动认出世界上的万事万物，还能精准数数、看懂姿势，连稀奇古怪的长尾物体都不在话下！这个模型最牛...
模型的结果是: I love ice cream 对不同的下游任务,在测试时给提示的作法能否推广到视觉领域?换言之,与现在的 CV 任务一个模型做一个任务的范式不同,我们可否拥有一个通用模型,可以执行多种用户指定的任务,且无需任何权重微调? 本...
FastSAM通过引入人工先验的结构设计，大幅降低了原Transformer结构在该通用感知任务上的计算冗余，实现了50倍加速，这一“快速”的特点，有利于视觉基础大模型的行业落地，有利于工业化应用落地。SAM的“分割一切”功能实现了基于点、框、文字等多类型指令的物体及区域分割。本质就是语义分割。SAM采用了端对端的...
Title题目Towards a general-purpose foundation model for computational pathology面向计算病理学的通用基础模型01文献速递介绍组织图像的定量评估对于计算病理学(CPath)任务至关重要,需要从全幻灯片图像(WSIs)中客观表征组织病理学实体。WSIs的高分辨率和形态特征的变异性带来了重大挑战,使得为高性能应用程序大规模标注数据...
CLIP的工作原理可以概括为“对比学习”。对比学习是一种学习相似性度量的方法,其核心思想是通过将同一组数据中的不同样本对进行比较,来学习它们之间的相似度或差异度。在CLIP模型中,对比学习被用来训练模型学习视觉和语言的相互关系。 CLIP模型训练分为三个阶段: ...