大型语言模型：MiniGPT-v2 采用开源的 LLaMA2-chat (7B) 作为语言模型主干。在该研究中，语言模型被视为各种视觉语言输入的统一接口。本文直接借助 LLaMA-2 语言 token 来执行各种视觉语言任务。对于需要生成空间位置的视觉基础任务，本文直接要求语言模型生成边界框的文本表示以表示其空间位置。多任务指令训练 本文使用...
构造数据集的方式可以借鉴一二。 MiniGPT4-v2 这篇是miniGPT4的原作者对minigpt4的一次更新。因为作者加入Meta,对训练的算力和数据都提升一大档次。 核心思想 对多模态模型进行指令集微调,通过不同的instruction来实现不同的任务。深入理解这篇文章需要理解以下两个问题: 如何设计多个视觉任务instruction模板 如何设计训...
MiniGPT-4 v1主要还是一些caption的VQA任务上的评测,v2将对齐的指令任务范围进行拓展,特别是一些细粒度的多模态任务。 结构 相比于v1,vision encoder部分去掉了pretrained Q-Former。 为了提高效率将每四个visual tokens会在feature dim的维度concat成一个token,类pixel shuffle的概念,但这里的concat是1D的,然后通过线...
基于MiniGPT-v2，MiniGPT4-video将其能力扩展到处理帧序列，以便理解视频。MiniGPT4-video不仅考虑了视觉内容，还纳入了文本对话，使该模型能够有效地回答涉及视觉和文本内容的查询。实验结果显示，新方法在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA基准上分别提高了4.22%、1.13%、20.82%和13.1%。接下来，一起看看MiniGPT4-vid...
MiniGPT-v2由来自MiniGPT-4的原班人马(KAUST沙特阿卜杜拉国王科技大学)以及Meta的五位研究员共同开发。 上次MiniGPT-4刚出来就引发巨大关注,一时间服务器被挤爆,如今GItHub项目已超22000+星。 此番升级,已经有网友开始用上了~ 多视觉任务的通用界面 大模型作为各文本应用的通用界面,大家已经司空见惯了。受此灵感,研...
MiniGPT-v2: Large Language Model as a Unified Interface for Vision-Language Multi-task Learning Jun Chen, Deyao Zhu, Xiaoqian Shen, Xiang Li, Zechun Liu, Pengchuan Zhang, Raghuraman Krishnamoorthi, Vikas Chandra, Yunyang Xiong☨, Mohamed Elhoseiny☨ ...
MiniGPT-v2: Large Language Model as a Unified Interface for Vision-Language Multi-task Learning Jun Chen, Deyao Zhu, Xiaoqian Shen, Xiang Li, Zechun Liu, Pengchuan Zhang, Raghuraman Krishnamoorthi, Vikas Chandra, Yunyang Xiong☨, Mohamed Elhoseiny☨ ...
DINOv2 是第一个基于图像数据的 SSL 工作,旨在通过在大型图像数据集上预训练图像编码器来获得具有语义的视觉特征。这些特征可以用于广泛的视觉任务,无需微调即可获得与有监督模型相当的性能。该方法的关键是构建大规模的图像数据集,并使用额外技术改进。目前项目已在 github 同时开源了源码和不同场景下的试用 demo。
https://minigpt-4.github.io/https://www.youtube.com/watch?v=atFCwV2hSY4https://minigpt-v2.github.io/#https://huggingface.co/spaces/Vision-CAIR/MiniGPT-v2 回到顶部(go to top) 四、EXPERIMENTS 0x1:Installation 1、Prepare the code and the environment ...
DINOv2 是第一个基于图像数据的 SSL 工作,旨在通过在大型图像数据集上预训练图像编码器来获得具有语义的视觉特征。这些特征可以用于广泛的视觉任务,无需微调即可获得与有监督模型相当的性能。该方法的关键是构建大规模的图像数据集,并使用额外技术改进。目前项目已在 github 同时开源了源码和不同场景下的试用 demo。