本文对用于各种视觉识别任务的视觉语言模型进行了系统回顾,包括:(1) 介绍视觉识别范式发展的背景;(2) VLM 的基础,总结了广泛采用的网络架构、预训练目标和下游任务;(3) VLM 预训练和评估中广泛采用的数据集;(4) 对现有的 VLM 预训练方法、VLM 转移学习方法和 VLM 知识蒸馏方法的回顾和分类;(5) 对所回顾方法...
虽然它使用LLaMA-2-7BLLM作为多模态Transformer,但其架构设计与我们之前介绍的类型B VLM非常相似。 Libra采用了类似的架构,使用混合视觉编码器为视觉输入生成连续信号和离散ID,并在每个LLM层中嵌入了一个“路由视觉专家模块”,在视觉和语言之间应用交叉注意力。 可以看到,随着视觉解码器顺利融入多模态模型,类型A和类型B...
在本文来自于encord,从VLM 算法架构,原理,到应用方向,挑战难点方面探讨VLM 的架构、评估策略和主流数据集,以及该领域的主要挑战和未来趋势。 通过了解这些基础方面,读者将深入了解如何将 VLM 应用于医疗保健、机器人和媒体等行业,汽车行业属于机器人板块,熟悉VLM可以帮助理解当前自动驾驶产品,算法挑战以及发展趋势。 是...
前面已经提到，训练 VLM 的方法有好几种。一些是使用简单的对比训练方案，一些则是使用掩码策略来预测缺失的文本或图块，还有一些模型使用的是自回归或扩散等生成范式。也有可能使用 Llama 或 GPT 等预训练的视觉或文本骨干网络。在这种情况下，构建 VLM 模型仅需学习 LLM 和视觉编码器表征之间的映射。那么，应该如...
SpatialVLM 系统可以实现数据生成和对视觉语言模型进行训练，以增强它们的空间推理能力。具体而言，研究者结合面向开放词汇的目标检测（open-vocabulary detection）、度量深度估计、语义分割和以目标为中心的描述模型，实现了在大规模地密集注释真实世界数据。SpatialVLM 将由视觉模型生成的数据转换成一种可用于描述、VQA 和...
基于生成的 VLM 上面的训练范式主要是操作隐含表征来构建图像或文本抽象,之后再在它们之间映射,生成范式则不同,它考虑文本和 / 或图像的生成。 CoCa 等一些方法会学习一个完整的文本编码器和解码器来描述图像 Chameleon Team 和 CM3leon 等另一些方法则是多模态的生成模型,其训练目标就包括生成文本和图像。最后,还...
对此，ByteDance Research 基于开源的多模态语言视觉大模型 OpenFlamingo 开发了开源、易用的 RoboFlamingo 机器人操作模型，只用单机就可以训练。使用简单、少量的微调就可以把 VLM 变成 Robotics VLM，从而适用于语言交互的机器人操作任务。OpenFlamingo 在机器人操作数据集 CALVIN 上进行了验证，实验结果表明，Robo...
基于生成的 VLM 上面的训练范式主要是操作隐含表征来构建图像或文本抽象,之后再在它们之间映射,生成范式则不同,它考虑文本和 / 或图像的生成。 CoCa 等一些方法会学习一个完整的文本编码器和解码器来描述图像 Chameleon Team 和 CM3leon 等另一些方法则是多模态的生成模型,其训练目标就包括生成文本和图像。最后,还...
具体来讲给定文本,遮掩的图片,现训练一个VLM以重构图片的缺失部分。 生成式(Generative),做法是给文生图,给图生文。具体来讲给定文本,训练一个模型,要生成一个图片,或者反之。代表模型是Stable Diffusion4。 预训练式(PreTrained),思想是借力打力。借助训练好的模型,学习不同模态特征之间的映射。具体来讲就是给你...
尽管VLM 在理解视觉和文本模式以处理信息方面功能强大,但它们面临着三个主要挑战: 模型复杂性。 数据集偏差。 评估困难。 模型复杂度语言和视觉模型本身就相当复杂,将两者结合起来只会使问题变得更糟。它们的复杂性带来了额外的挑战,包括获取强大的计算资源进行训练、收集大型数据集以及在物联网设备等弱硬件上部署。