LEGO模型是一个创新的端到端多模态理解模型,它能够准确地理解包括图像、音频和视频在内的多种模态输入。为了克服数据限制的挑战,研究团队构建了一个包含丰富空间和时间信息的多样化、高质量的多模态训练数据集。这个数据集不仅提供了丰富的训练材料,而且为该领域的未来研究提供了重要的资源。通过一系列的实验评估,LEGO模型在处理和
针对这一问题,本次报告将介绍一种基于跨模态信息融合的人体感知框架,能够实现对人体姿态等细粒度信息的提取。该框架的核心思想在于,同步采集视觉与雷达信号,从视觉信息中提取细粒度信息,作为对雷达信号的监督;随后,通过数据驱动的方式,训练深度神...
1潮滩作为陆地与海洋的过渡地带,其沉积物在输移和沉积过程中记录了丰富的沉积环境信息。图3示意辽东半岛某河口附近潮滩沉积物粒度变化。沉积物主要来自潮流堆积,采样沉积物的时间跨度约100年。据此完成5~6题。平均粒径/μm4.55.0粉102030矿40506070图35.总体上,自上向下平均粒径增大,反映出近百年来A.河口向海推进...
多模态大模型(MLLM)直接处理原始数据,减少信息丢失,提升答案的准确性和丰富度。 🚀 MRAG1.0:多模态的初步尝试 文档解析阶段将图像等非文本数据转为标题,与文本一起存储和检索。但存在信息损失、检索割裂等问题,生成效果受限于文本化描述的粗粒度。 ⚡ MRAG2.0:真正的多模态时代 保留原始多模态数据,支持跨模态...
针对现有的掩码语言模型训练以中文字符粒度进行预测,预测训练缺乏词语级粒度,本发明引入跨度内合成词的生成提取、位置标记方法和长度信息嵌入,实现中文词粒度级别预测,提取跨度词,获得命名实体识别的长词结果,适用于长词识别。 天眼查资料显示,中船凌久高科(武汉)有限公司,成立于2008年,位于武汉市,是一家以从事研究和...
LEGO模型的训练分为三个阶段:多模态预训练、细粒度对齐调整和跨模态指令调整。在多模态预训练阶段,模型学习理解多模态输入。细粒度对齐调整阶段旨在提高模型对空间坐标和时间戳的理解。最后,在跨模态指令调整阶段,模型通过生成的数据进行进一步的精细化训练。
然而,现有的多模态模型主要强调捕捉每个模态内的全局信息,而忽略了跨模态感知局部信息的重要性。因此,这些模型缺乏有效理解输入数据细粒度细节的能力,限制了它们在需要更细致理解的任务中的性能。为了解决这个限制,迫切需要开发能够实现跨多个模态的细粒度理解的模型,从而增强其在各种任务中的适用性。在本论文中,作者提出...
为了应对这一挑战,我们提出了逐层逐头视觉token剪枝 (PLPHP),这是一种两级细粒度剪枝方法,包括层级保留率分配和头级视觉token剪枝。受跨解码器层的视觉token重注意力现象的启发,我们逐层动态调整token保留率。对视觉信息表现出更强关注的层会保留更多视觉token,而视觉注意力较低的层会被积极剪枝。此外,PLPHP 在...
重叠分块:相邻块之间保留部分重叠文本(如 10%),避免关键信息被切割丢失。 分层索引:构建多粒度索引(如段落级+句子级),检索时先定位粗粒度再细化。 2. 向量模型优化 领域适配:使用领域内文本微调嵌入模型(如 sentence-transformers),提升语义匹配精度。
UniPose 由于基于跨模态对比学习优化目标,使得文本到关节点和图像到关节点的对齐效果非常好。我们的实验结果表明,UniPose 在图像样式、类别和姿势方面具有很强的细粒度定位和泛化能力。基于 UniPose 作为一种通用的关节点检测器,我们希望它能服务于细粒度的视觉感知、理解和生成。