2 视觉-语言模型(VLMs)的家族 3 VLM训练指南 4 负责任的VLM评估方法 5将VLMs扩展到视频 6 结论 大语言模型(LLMs)最近大受欢迎,人们开始尝试将其扩展到视觉领域。从可以引导我们穿越陌生环境的视觉助手,到仅使用高级文本描述就能生成图像的生成模型,视觉语言模型(VLM)的应用将极大地影响我们与技术的关系。然而,...
对视觉语言模型进行预训练的方法很多。主要技巧是统一图像和文本表征以将其输入给文本解码器用于文本生成。最常见且表现最好的模型通常由图像编码器、用于对齐图像和文本表征的嵌入投影子模型 (通常是一个稠密神经网络) 以及文本解码器按序堆叠而成。至于训练部分,不同的模型采用的方法也各不相同。例如,LLaVA 由 CL...
视觉语言模型是可以同时从图像和文本中学习的多模态模型,其属于生成模型,输入为图像和文本,输出为文本。大视觉语言模型具有良好的零样本能力,泛化能力良好,并且可以处理包括文档、网页等在内的多种类型的图像。其拥有广泛的应用,包括基于图像的聊天、根据指令的图像识别、视觉问答、文档理解、图像描述等。一些视觉语言模型...
一些视觉语言模型还可以捕获图像中的空间信息,当提示要求其检测或分割特定目标时,这些模型可以输出边界框或分割掩模,有些模型还可以定位不同的目标或回答其相对或绝对位置相关的问题。现有的大视觉语言模型在训练数据、图像编码方式等方面采用的方法很多样,因而其能力差异也很大。 开源视觉语言模型概述 Hugging Face Hub上...
视觉语言模型(Visual Language Model,VLM)是一种结合了图像和自然语言处理的技术。它的主要目的是理解和解释图像与文本之间的关联,并根据图像生成准确、生动的自然语言描述。这种模型通过分析图像内容和上下文来生成相关的文字描述,为计算机赋予了更接近人类的视觉理解能力。
VLMEvalKit是一个工具包,用于在视觉语言模型上运行基准测试,开放 VLM 排行榜就是基于该工具包的。 还有一个评估套件是LMMS-Eval,其提供了一个标准命令行界面,你可以使用 Hugging Face Hub 上托管的数据集来对选定的 Hugging Face 模型进行评估,如下所示: ...
什么是视觉-语言模型(Vision-Language Models, VLMs)? 视觉语言模型VLM一般由两个部分构成,即视觉(Vision)部分和语言(Language)部分。 以一个经典的VLM网络 CLIP[1]的结构为例: 图1. CLIP架构。图片来自于CLIP论文。 如图1所示,CLIP由text branch和image branch组成。
对比学习是视觉模型常用的预训练目标,也已被证明同时是视觉语言模型的高效预训练目标。近期的工作如 CLIP、CLOOB、ALIGN 和 DeCLIP 在 {图像,标题} 对组成的大型数据集上,通过使用对比损失函数联合训练文本编码器和图像编码器,从而桥接视觉和语言两个模态。对比学习旨在将输入图像和文本映射到相同的特征空间,使得图像...
LVLM-eHub由定量能力评估和在线互动评测平台组成,具体来说,一方面定量能力评估在47个标准视觉语言基准数据集上广泛评估LVLM在视觉感知、视觉知识获取、视觉推理、视觉常识、对象幻觉和具身智能6类多模态能力。另一方面,搭建在线互动评测平台以众包的方式对视觉语言模型进行匿名随机成对对战,在开放世界的问答场景中提供...
这部分介绍了一种用于医学图像中异常检测的训练方法,采用了多级特征适应框架,旨在利用最少的数据和轻量级的多级特征适配器来调整预训练的自然图像视觉-语言模型。该方法通过在CLIP的视觉分支上附加可学习的瓶颈线性层,保持其原始主干不变,从而实现在多个特征级别上的适应。具体来说,该方法包括三个特征适配器和一个特征...