【维他命视觉模型】 - 跨越视觉与语言的边界

🌟【维他命视觉模型】🌟 - 跨越视觉与语言的边界

ViTamin[CVPR 2024] Official implementation of "ViTamin: Designing Scalable Vision Models in the Vision-language Era"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViTamin

✨ 项目介绍

在视觉和语言融合的新时代，ViTamin模型应运而生，旨在打造可扩展且强大的多模态视觉模型。由约翰霍普金斯大学及字节跳动的研究团队开发，ViTamin通过利用大规模图像文本数据集（如DataComp-1B），训练出了高性能的视觉模型，不仅在零样本学习上取得了卓越成果，在开放词汇检测和分割任务中也表现不凡。

🔍 技术解析

ViTamin采用Transformer架构为核心，结合了视觉Transformer (ViT) 和对比性语言图像预训练 (CLIP)，实现了对跨领域概念的理解。其XL版本模型参数量约为436M，在公共DataComp-1B数据集上的训练，令其具备识别复杂场景的能力，并能在无监督学习的情况下达到82.9%的ImageNet分类准确率。

📈 应用场景

开放词典检测与分割

ViTamin展示了在处理未见过物体检测和语义分割的强大潜力，特别是在七个基准测试中，其L版本在开放词汇分割方面创造了新的状态艺术水平。

大型多模态应用

对于大型多模态模型的支持，如LLaVA，ViTamin推动了理解、回答基于图像的问题和执行复杂指令的能力到新高度，适用于VQA, GQA等多种下游任务。

💡 特点概览

• 高效架构：ViTamin通过优化网络结构，实现高效计算，例如XL版仅需约282G MACs就能完成图像特征提取。

• 零样本学习：得益于大规模数据集的训练，ViTamin能够在没有进行特定类别标签训练的情况下，对新类别的图像进行准确分类。

• 广泛适应性：不仅限于传统的图像分类，ViTamin在开放词汇检测、分割以及大型多模态应用上都展现出了非凡实力。

• 易于集成：借助timm和OpenCLIP等框架的支持，开发者可以轻松地将ViTamin模型集成到现有项目中，只需一行代码即可调用。

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为了激发您的创意并帮助您解决实际问题，ViTamin提供了一系列预训练模型，涵盖多种分辨率和深度配置。无论是学术研究还是工业应用，ViTamin都是您不可多得的选择。现在就开始体验吧，让ViTamin为您的项目注入新的活力！🚀

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引用建议： 如果您在工作中使用了ViTamin，请考虑引用我们的论文以支持持续的研究和发展：

@inproceedings{chen2024vitamin,
  title={ViTamin: Designing Scalable Vision Models in the Vision-language Era},
  author={Chen, Jieneng and Yu, Qihang and Shen, Xiaohui and Yuille, Alan and Chen, Liang-Chieh},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2024}
}

让我们一起构建更加智能的未来！💡🌈

ViTamin[CVPR 2024] Official implementation of "ViTamin: Designing Scalable Vision Models in the Vision-language Era"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViTamin