VLM 的主要能力是实现文本与图像的映射,因此度量其视觉语言能力就非常关键了,因为这能确保词与视觉线索真正实现了映射。 在评估 VLM 方面,早期的评估任务包括图像描述和视觉问答(VQA)。 现在还有以文本为中心的 VQA(text-centric VQA)任务,其评估的是模型理解和阅读图像中的文本的能力。 Radford et al. [2021] ...
VLM的视觉编码器直接使其他模型预训练好的参数,普遍使用的视觉编码器结构为ViT(Vision Transformer),但...
阶段3:监督微调,冻住ViT,训练CrossAttn和llm cogvlm cogvlm模型结构 cogvlm[3]模型结构:visual en...
视觉语言模型(VLM)通常在一般场景理解上进行评估-识别物体、属性和动作。如下右上图,VLM 通常可理解为‘食物/做熟的鱼’。左下图VLM正常理解为‘一群人在划船’。 但是基于文化的QA,糖醋鲤鱼应该联想到苏州。 (当然这大兄弟这数据集竟然把糖醋鲤鱼标记为Drink,看来改进空间不小。)。 VLM看到的’超级多人玩的大...
理想E2E +VLM是什么 E2E大模型+VLM视觉语言模型 VLM (Vison Language Model) E2E(End to End Model) 智能驾驶技术架构的发展可以分为四个部分: AV1.0 - 目标物识别 AV1.x - BEV+Transformer+... AV2.0 - E2E大模型 AV2.0 - E2E大模型+LVM图像语言模型...
CogVLM是什么? 清华大学多媒体实验室(THUDM)提出了一个新颖的视觉语言模型,称为CogVLM。 CogVLM与浅层对齐方法不同,它利用一个可训练的视觉专家模块(visual expert module)在注意力层(attention layer)和前馈网络层(FFN layer)中深度整合语言编码和视觉编码。
https://github.com/jingyi0000/VLM_survey 综述动机 1.视觉语言模型(如 CLIP)的出现显著简化了视觉识别任务的训练模式,减少了对昂贵的精细标注数据的依赖。近年来,大量相关文章证明了研究者对视觉语言模型的浓厚兴趣。 2.目前缺乏全面的综述来梳理基于视觉语言模型的视觉识别研究,以及面临的挑战和未来的研究方向。
1. 这篇文章的动机是什么? 这篇文章的动机是解决现有视觉-语言模型(Visual-Language Models, VLM)在面对新任务时,特别是对于未见类别的适应性和泛化能力不足的问题。现有的基于上下文优化(Context Optimization, CoOp)的方法通过学习一组可调节的文本提示来生成任务特定的文本分类器,但这些文本提示在面对未见类别时表现...
同时,理想汽车还发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构,并开启新架构的早鸟计划。 据了解,此次升级将覆盖理想MEGA和理想L9、理想L8、理想L7、理想L6的AD Max车型,用户数量超过24万。 无图NOA打造理想智驾护城河 当下汽车市场中,智驾无疑是车企最重要的竞争力之一。此次发布会,无疑...