Sam-clip: Merging vision foundation models towards semantic and spatial understanding 方法:SAM-CLIP,一个将SAM和CLIP的优势融合到一个单一骨干中的统一模型,通过合并SAM和CLIP模型实现零样本语义分割,并在多个数据集上取得了新的最高性能,同时最小限度地遗忘了原始模型的零样本能力,适用于边缘设备应用。 创新点: ...
Sam-clip: Merging vision foundation models towards semantic and spatial understanding 方法:SAM-CLIP,一个将SAM和CLIP的优势融合到一个单一骨干中的统一模型,通过合并SAM和CLIP模型实现零样本语义分割,并在多个数据集上取得了新的最高性能,同时最小限度地遗忘了原始模型的零样本能力,适用于边缘设备应用。 创新点: ...
Sam-clip: Merging vision foundation models towards semantic and spatial understanding 方法:SAM-CLIP,一个将SAM和CLIP的优势融合到一个单一骨干中的统一模型,通过合并SAM和CLIP模型实现零样本语义分割,并在多个数据集上取得了新的最高性能,同时最小限度地遗忘了原始模型的零样本能力,适用于边缘设备应用。 创新点: ...
CLIP-Mamba: CLIP Pretrained Mamba Models with OOD and Hessian Evaluation [Paper][🤗HF] Abstract '''State space models and Mamba-based models have been increasingly applied across various domains, achieving state-of-the-art performance. This technical report introduces the first attempt to train ...
视觉信息处理. 我们采用 CLIP 2 将视觉编码器用作视觉信息的编码器,并将两层 MLP 作为投影器,将视觉特征映射到适合 LLM 的文本嵌入空间。 在投影之前,应用双线性池化,通过将 2×2 个补丁单元聚合为单个符元,将图像的符元表示从 576 减少到 144。 这种方法有效地节省了训练和推理时间,同时保持了补丁之间重要的...
for name, param in model.named_parameters():if 'out_proj.bias' not in name:# clip weights but not bias for out_projtorch.nn.utils.clip_grad_norm_(param, max_norm=max_grad_norm) if DEBUGGING_IS_ON:for name, parameter in model.name...
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(param,max_norm=max_grad_norm) ifDEBUGGING_IS_ON: forname, parameterinmodel.named_parameters(): ifparameter.gradisnotNone:print(f"{name} gradient: {parameter.grad.data.norm(2)}")else:print(f"{name} has no gradient") ...
视觉信息处理。团队使用 CLIP 作为视觉编码器来编码视觉信息,并采用两层 MLP 作为映射器,将视觉特征映射到适合 LLM 的文本嵌入空间。在映射之前,应用2D池化,有效地节省了训练和推理时间,同时保持了图像块之间的基本空间关系。 混合LLM 架构。LongLLaVA 采用了一种混合 LLM 架构,将 Transformer 和 Mamba 层以 1:7...
视频表征学习长期以来存在两大痛点,一是短clip里存在大量的时空冗余,二是长上下本需要复杂的时空关联。曾经风靡一时的3D CNN和video transformer,分别使用卷积和自注意力机制解决了两大难题。在我们之前的工作UniFormer[1]里,我们尝试将卷积和自注意力无缝地结合,尽管它能同时解决两大难题,但对于长视频仍力不从心。
State space models and Mamba-based models have been increasingly applied across various domains, achieving state-of-the-art performance. This technical report introduces the first attempt to train a transferable Mamba model utilizing contrastive language-image pretraining (CLIP). We have trained Mamba ...