一、任务概述 视觉问答任务(VQA):将图像和关于图像的自然语言问题作为输入,生成自然语言答案作为输出。 文本视觉问答任务(TextVQA):面向文字识别的问答任务。 二、Baseline 2.1 Baseline 1: Look, Read, Reason & Answer (LoRRA): 2019年提出,推出标准数据集,原文地址:https://arxiv.org/abs/1904.0
视觉-语言模型评估新突破:VQAScore发布 | 还在为生成模型的准确性头疼?卡内基梅隆大学推出VQAScore评估框架,专治图文生成模型的「质量焦虑症」!这个黑科技能精准评估图像描述、文本生成图像的质量,通过多维度评分体系替代人工审核,让模型优化效率提升300%。论文中披露的对比实验显示:在主流生成模型测试中,VQAScore的评估结...
眼科成像的多模态综合基础模型 | 人工智能(AI)在眼科领域至关重要,它可以解决诊断、分类和视觉问题解答(VQA)等任务。然而,该领域现有的人工智能模型通常需要大量标注,并且针对特定任务,从而限制了其临床实用性。 虽然最近的发展为眼科带来了基础模型,但由于需要为每种成像模式训练单独的权重,这些模型受到了限制,无法全...
● VQA 的总体目标是从图像中提取与问题相关的语义信息,从细微物体的检测到抽象场景的推理。 ● 大多数 CV 任务都需要从图像中提取信息,但与 VQA 相比都存在某些局限性。 ● 但是实际上,由于 VQA 中问题会提供一定的场景,在这个场景下,答案的粒度是一定的。并且是有明确的答案,所以相对来说 VQA 的评价要相对...
尽管视觉语言模型(VLM)在某些 VQA 基准测试中表现出色,但它们在 3D 空间推理方面仍有所欠缺。该项研究假设 VLMs 的空间推理能力有限是由于训练数据中缺乏 3D 空间知识,并通过使用互联网规模的空间推理数据训练 VLM 来解决此问题。来自谷歌、麻省理工和斯坦福的研究团队开发了一个自动三维空间 VQA 数据生成框架——...
1️⃣问题:MLLM的像素预测能力如何?定义:给定图片输入,prompt中指定坐标位置,要模型解码出该位置像素值。也可以叫像素重建,2️⃣评测:作者用MiniGPT4-v2评测,发现即使在像素预测任务上微调桥接模块和LLM的参数,模型重建像素的能力依然不佳,平均绝对误差能达到20.38,恢复的图像一团糊(p2、p3)。
在各种 VQA 和视觉指令跟随基准测试中,CuMo 在使用每个模型大小组中的模型时,都优于最先进的多模态 LLM,且所有模型都只在开源数据集上训练。论文链接:链接#知识分享 #大模型 #LLM 发布于 2024-05-10 17:40・IP 属地北京 赞同10 分享收藏 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论...
在仅有5B参数的情况下,ScreenAI在基于UI和信息图表的任务(多页DocVQA、WebSRC、MoTIF和小部件标题生成)上实现了新的最先进结果,并在其他任务(图表QA、DocVQA和InfographicVQA)上取得了同类模型中最好的表现。最后,我们发布了三个新的数据集:一个专注于屏幕注释任务,另外两个专注于问题回答。
视觉嵌入式指令(VIM)是一种新框架,用于评估多模态大型语言模型(MLLMs)的视觉指令遵循能力。如图2所示,VIM通过将指令嵌入到视觉场景中来挑战MLLMs,要求强烈的视觉解释技能来遵循指令。我们适应VIM到各种基准测试,包括VQAv2、MME、MM-Vet和RefCOCO系列,组成一个VIM基准测试,并探测不同上下文学习设置下的多样化MLLMs:零...
Cambrian-1 | 《Cambrian-1: A Fully Open, Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs》是纽约大学提出的一个工作,在今年的智源大会上也听过Paper的通讯作者的talk,introduction部分和论文有一些相似,不久之后论文也出来了。总共45页的论文,也算是干货满满,从五个角度对多模态大模型进行了一系列的experiment:...