视觉Transformer (ViT)已经成为视觉领域的主要研究方向,然而在它们的嵌入中,仍然有时会出现网格状的伪影。这使得社区在将其应用于下游任务时持怀疑态度。本研究提出了一种更新位置嵌入的方法,消除了这一问题,并...
Read More视觉上下文提示(Visual In-Context Prompting)是一种创新的方法,能适应各种提示和上下文,极大地提高了分割任务的性能,并在开放式挑战中展示了令人印象深刻的结果。该方法为深度学习模型提供了更多的信息,从而...
Read More研究人员发现,尽管大型语言模型是为文本设计的,但它们可以成为处理视觉任务的强大工具。使用文本训练的模型的部分来直接处理图像和视频,研究人员在各种视觉任务中取得了改进的结果。该研究结果表明,基于文本的AI...
Read More近期,研究人员深入探究了多模态大型语言模型(MLLMs)中使用的视觉编码器,并发现CLIP和DINO模型中的某些特征特别适合于详细的视觉任务。他们随后引入了COMM,一种结合了两种模型优点的策略。COMM能够显著提高LLMs...
Read More嵌入是一种机器可读的数字列表,用于表示有关数据的某些信息。它们越来越多地通过将数据通过神经网络并查看模型的激活来获得。本文在计算机视觉任务中使用CLIP推进了这一想法,并探讨了如何使用降维来推理学习到的嵌...
Read More近期的一项研究介绍了一种名为MAGVIT-v2的视频标记化工具,有效地将图像和视频输入转化为大型语言模型(LLM)的标记。使用MAGVIT-v2,LLM在视觉生成任务中的表现超过了扩散模型。视频标记化是一种将视觉内容(如图像...
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