自从ChatGPT问世以来,人工智能领域经历了一场令人眼花缭乱的变革,特别是在视觉-语言模型(Vision-Language Models, VLMs)的研究和应用上更是如此。VLMs通过结合视觉感知能力和自然语言理解能力,已经在诸如图像描述、视觉问答以及图像和视频的自动标注等多个方面展示出其惊人的潜力和应用价值。随着技术的不断进步,VLMs在...
简介 视觉-语言模型(Vision-Language Models)的最近进展主要归功于大量的图像-文本数据。作者的目标是复制这一成功,将其应用于视频-语言模型(Video-Language Models)。但是,现有的视频-文本数据远远不够。因此,…
Vision language models are multimodal AI systems built by combining a large language model (LLM) with a vision encoder, giving the LLM the ability to “see.” Similar toLLMs, VLMs can understand text input, provide advanced reasoning, and generate text responses—with the added ability to proc...
全开源数据集训练vision language model全开源数据集训练视觉语言模型(Vision-Language Models)是一个研究领域,旨在开发能够理解和生成图像和文本的混合模型的算法。这些模型通常被训练来执行各种任务,如图像描述、视觉问答、图像字幕生成、跨模态检索等。 要训练一个视觉语言模型,通常需要以下几个步骤: 1. 数据收集:首先...
VinVL: Revisiting visual representations in vision-language models(CVPR 2021)模型的核心backbone基于上面提到的Oscar架构,主要是对object detection部分进行了优化,核心是希望在图像侧能够通过OD识别出更多样的图像实体,得到更多的object tag和region feature,进而提升后续Oscar图文模型效果。本文的目标检测采用了C4模型,预...
Vision language models (VLMs) combinemachine visionand semantic processing techniques to make sense of the relationship within and between objects in images. In practice, this means combining various visual machine learning (ML) algorithms with transformer-based large language models (LLMs). Current ...
论文Vision-Language Models are Zero-Shot Reward Models for Reinforcement Learning 的阅读。本文提出了一种名为VLM-RM的方法,使用预训练的视觉-语言模型(如CLIP)作为强化学习任务的奖励模型,以自然语言描述任务并避免手动设计奖励函数或收集昂贵的数据来学习奖励模型。实验结果显示,通过使用 VLM-RM,可以有效地训练代...
目前主流的 vision-language 任务,基本上服从 pre-train 和 fine-tuning 的框架。先在大型 vision-language 数据对上进行预训练学习,然后在下游任务上进行特征的微调,以取得更好的下游任务结果。这种范式极大地推动了 vision-language 领域的发展,很多模型都取得了更好的精度。但是这种范式的主要问题是,pre-train 和...
[NeurIPS'23 Oral] Visual Instruction Tuning (LLaVA) built towards GPT-4V level capabilities and beyond. chatbot llama multimodal multi-modality gpt-4 foundation-models visual-language-learning chatgpt instruction-tuning vision-language-model llava llama2 llama-2 Updated Aug 12, 2024 Python ...
综上所述,作者希望“how to push forward the VLMs approaching well-developed models with acceptable cost in an academic setting?” 研究方法 三个策略 为了解决上述问题,作者从三个策略: 1. “efficient high-resolution solution” 2. “high-quality data” ...