第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了！相关论文已被CVPR 2024 接收。引言 大语言模型（LLMs）的成功激发了计算机视觉领域探索分割基础模型的兴趣。这些基础分割模型通常通过 Prompt Engineer 来进行 zero/few 图像分割。其中，Segment Anything Model（SAM）是最先进的图像分割基础模型。图 SAM 在多个...
多模态大型语言模型(MLLMs)展示了强大的通用视觉理解能力,并在各种任务中取得了显著的性能,然后常见的多模态大预言模型只能处理低分辨率图片。低图像分辨率可能导致大量图像信息的丢失,从而导致模型性能下降。此外,通用的MLLMs在处理文档特定指令方面表现不佳。在本文中,我们提出了一种高分辨率视觉文档助手(HRVDA),它弥合...
本文的首发日期是 2023.12,属于大视觉模型的开山之作行列。本文提出一种序列建模 (sequential modeling) 的方法,不使用任何语言数据,训练大视觉模型 (Large Vision Model, LVM)。 作者定义了一种"视觉句子 (Visual Sentences)",它可以用...
【新智元导读】FoundationPose模型使用RGBD图像对新颖物体进行姿态估计和跟踪,支持基于模型和无模型设置,在多个公共数据集上大幅优于针对每个任务专门化的现有方法. FoundationPose是一个「用于6D物体姿态估计和跟踪」的统一大模型,支持基于模型和无模型设置,无需微调即可应用于新颖的物体上,只要给出其CAD模型,或者拍摄少量...
文章转载自 @OpenGVLab 一、Motivation在过去的两年里,计算机视觉领域涌现出了多种不同的多模态大模型(LVLM),如BLIP2, MiniGPT4等。这些大模型在多种不同的视觉任务上取得了亮眼的效果。为了准确评估多模态大…
(MLLM)和大语言模型(LLM)正在大规模数据集上进行训练,但以免训练的方式识别看不见的图像或理解新概念仍然是一个挑战。情境学习(ICL)探索免训练的小样本学习,鼓励模型从有限的任务中“学会学习”并泛化到未见过的任务。本文提出了链接上下文学习(LCL),
CVPR 2024 对 AI 和机器人技术的关注，凸显了先进计算模型、感知增强技术以及对人类场景深度理解等方面与机器人系统的逐步整合。机器人 首先，机器人（Robotics) 主题一共 29 篇，在 CVPR 2024 主题排名第 25 位，涉及机器人视觉、导航、操纵等研究，视觉感知是机器人实现智能化的关键。自动驾驶 其次，自动驾驶是...
北京大学和中山大学等机构研究者提出了统一的视觉语言大模型——Chat-UniVi。通过构建图片和视频统一表征,该框架使得一个LLM能够在图片和视频的混合数据下训练,并同时完成图片和视频理解任务。 更重要的是,该框架极大降低了视觉语言模型训练和推理的开销,使得在三天以内即可训练出具有130亿参数的通用视觉语言大模型。
大模型时代的计算机视觉！CVPR 2024线上论文分享会启动 自从 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，整个技术社区对大模型、AIGC的关注越来越高。今年年初，Sora 的横空出世更是将视频生成的热度推向了一个新的高潮。大模型时代，计算机视觉领域的热点话题也在不断的发生着变化。面对应接不暇的研究，我们如何才能在最快的时间...
第一,回答更准确:基于排序的偏好数据在训练正例中仍然可能包含幻觉,例如下图中对时钟具体时间的识别,包括 GPT-4V 在内的模型都频繁出现错误,而人工修改的答案能够保证训练正例准确无误,极大提高多模态偏好数据的质量。 第二,无歧义的回答偏好判断:关于丰富图像内容的优质回答一般长而复杂,标注人员对这些回答进行优劣...