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
提出了一种通用的万物超分画质大模型CoSeR,它能够从低清图像中提取认知特征,包括场景内容理解和纹理细节信息,从而提高模型的泛化能力和理解能力。 提出了一种基于认知特征的参考图像生成方法,它能够生成与低清图像内容一致的高质量参考图像,用于指导图像的恢复过程,增强图像的保真度和美感度。 提出了一种“All-in-Att...
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...
在本次工作中, 我们提出了开创性的关于多模态视觉语言大模型的公平性的研究， 针对这项研究我们收集了第一个带有公平性族裔指标的视觉语言医疗大型数据集， 并且提出了针对视觉语言预训练的方法FairCLIP来尝试提升不同组别的公平性 （让不同组别的准确率接近）。论文地址: https://arxiv.org/pdf/2403.19949.pdf ...
为此,研究者们提出了一种名为 OPERA 的解码方法,该方法基于注意力惩罚与回退策略,成功地在不借助外部知识并不引入额外训练的情况下缓解了多模态大模型的幻觉问题。 研究者们希望通过改变解码策略来缓解这种“过度信赖”现象的出现,从而来减轻幻觉问题。在经典解码方法 Beam Search 的基础上,他们首先在解码过程中对每个...
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...
尽管当前的多模态大语言模型(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...
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...
刷新多个SOTA!SkySense:通用的大规模遥感基础模型,20.6 亿参数!是迄今为止国际上参数规模最大、覆盖任务最全、识别精度最高的多模态遥感基础模型。在国际上权威的 17 项测试场景中,SkySense 的指标均超过国际…
CVPR 2024(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)即 IEEE 计算机视觉与模式识别会议,是计算机视觉领域的顶级会议之一。CVPR 2024中一些值得重点关注的研究方向包括: 【1】扩散模型(diffusion models):是一种用于生成模型的深度学习框架,可用