CLIP 提取了所有层的补丁标记特征,而 DINOv2 提取了深层的特征。这两个模型提取的特征被连接在一起,通过线性层进行投影,并通过线性层归一化模块(Linear-layernorm)来对齐不同层次的特征空间。然后,多层特征融合策略(Layerscale)用于将多个层次的特征进行融合,其中 和 是可学习的缩放参数。接下来,采用 MLP 层来处理...
研究难点:该问题的研究难点包括:如何有效地编码高分辨率图像中的结构信息,以及如何理解和定位图像中的文本。现有的视觉到文本(V2T)模块在处理高分辨率图像时会丢失空间信息,导致模型难以高效理解图像内容。 相关工作:该问题的研究相关工作有:一些工作尝试通过设计文本阅读任务来增强文本识别能力,但这些工作要么忽略了结构理...
COCOFlickr30K (Zero-shot)VQAv2OKVQAGQAVizWizQATextVQASciQA (IMG) Generalists BLIP-2 8.2B - 74.9 65.0 45.9 41.0 19.6 42.5 61.0 InstructBLIP 8.2B 102.2 82.4 - - 49.2 34.5 50.1* 60.5 Unified-IO-XL 2.9B 122.3 - 77.9 54.0 - 57.4** - - PaLM-E-12B 12B 135.0 - 76.2 55.5 - - - - ...
add_v2t_pos_emb=False, use_cls_token=True, num_learnable_queries=64, hidden_size=1024, num_hidden_layers=6, @@ -282,6 +288,8 @@ def __init__( **kwargs, ): super().__init__(**kwargs) self.use_cls_token=use_cls_token self.add_v2t_pos_emb=add_v2t_pos_emb self.hidden...
- 视觉问答基准测试: 在VQAv2、OK-VQA等数据集上,mPLUG-Owl3在同规模模型中表现最优,验证了其单图像和多图像理解能力。 - 多模态大模型基准测试: 在MMBench-EN/CN等基准测试中,mPLUG-Owl3在8B级别模型中取得了最高分,展现了其综合多模态理解能力。
MiniGPT-v2: Large Language Model As a Unified Interface for Vision-Language Multi-task Learning paper:https://arxiv.org/abs/2310.09478 code:https://minigpt-v2.github.io/ 1、为每个任务建立一个专属的标志符,就是要告诉模型我要进行什么任务了。文中定义了6个任务标志符号 ...
与仅使用线性层的V2T模块相比,它产生的视觉特征少得多,这对于LLM理解高分辨率文档图像更为高效。考虑到文档图像中的文本最有规律地从左到右排列,H-Reducer在水平层面合并视觉特征。我们的统一结构学习包括结构感知解析任务和多粒度文本定位任务。为了学习文本内容的组织,前者主要教导模型以结构感知的方式解析图像中的...
|minicpm-v-v2|[OpenBMB/MiniCPM-V-2](https://modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM-V-2/summary)|q_proj, k_proj, v_proj|minicpm-v|✔|✘||-| |openbuddy-llama2-13b-chat|[OpenBuddy/openbuddy-llama2-13b-v8.1-fp16](https://modelscope.cn/models/OpenBuddy/openbuddy-...