视觉大模型

最新推荐文章于 2025-04-08 10:41:15 发布
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文章标签： 计算机视觉
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本文探讨了自监督学习作为无监督学习的一种，利用数据内在结构作为标签，避免了对任务进行手动标注的需求。主要介绍了几种自监督任务，如位置预测、旋转预测、上色预测以及聚类预测，这些任务通过预测图像内部关系来提升模型性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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自监督

无监督的一种。
使用数据的内部的结构作为标签。

监督，要对应不同的任务标注不同的标签。
自监督就不用使用三种方法

前置任务

位置预测

把图片分割成多个，然后预测他们之间的关系
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旋转预测

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上色预测

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聚类预测

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视觉大模型综述
liguandong
08-16 5186
FLIP， FLIP 是一种简单和更有效的训练 CLIP 的方法，其思想很简单，如图所示，就是将 MAE 的 Mask 操作引入到 CLIP 上，随机地 mask 掉具有高 mask 率的图像碎片，只对可见的碎片进行编码。ALIGN，利用了一个超过10亿图像-文本对的噪声数据集，无需过滤，一个简单的双编码器架构学习使用对比性损失来对齐图像和文本的视觉和语言表示，效果也不错，只要数据措大，简单方法，效果sota。模型先在多模态示例上训练，然后在高质量的图像和文本对上微调。
多模态视觉大模型(1):大模型的架构
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04-28 1256
多模态指的是输入数据的类型，它可以是文本、视频、音频等不同的模态形式，包括各种表格，json,图像以及各种传感器采的数据在深度学习传统模式一般都是采用单模态训练范式，我们针对每一个模态甚至是每个任务，需要用单独的一个模型训练得到，但作为我们人类，对外面世界的感官，其实一直都是使用多个模态的信息，比如我们看视频的时候，我们会看图像，听声音，同时也会经常看字幕，这就包含了图像、音频、文字这三种模态的信息，而且三种模态信息之间互补，比如声音没听明白的地方，结合字幕就能看懂。
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近年来，基础模型取得了显著的成功，特别是通过大型语言模型LLMs），主要归因于数据和模型规模的大幅扩展。例如，像GPT-3这样的十亿参数模型已成功用于零/少样本学习，而无需大量的任务特定数据或模型参数更新。与此同时，有5400亿参数的在许多领域展现了先进的能力，包括语言理解、生成、推理和与代码相关的任务。反观视觉领域，诸如CLIP这样的预训练视觉语言模型在不同的下游视觉任务上展现了强大的零样本泛化性能。这些模型通常使用从网络收集的数百上千万图像-文本对进行训练，并提供具有泛化和迁移能力的表示。
一文搞懂多模态视觉大模型（CLIP和SAM）
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***（*******Large Vision models**）通过融合不同模态（如图像、文本）的信息实现更接近人类认知的智能。CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）和SAM（Segment Anything Model）作为代表性模型，分别从跨模态理解和图像分割方向推动了技术发展。什么是视觉大模型（Large Vision models）？视觉大模型是基于深度学习技术，特别是基于Transformer架构的模型，用于处理和分析图像数据。
大视觉模型
weixin_43098799的博客
05-05 177
https://mp.weixin.qq.com/s/TuMiml-YwN6TuWSprNl5eQ?poc_token=HNySN2ajnCaSZ-EX2UBwL0F0QP6e7k9C7u1F7LUE
通用视觉大模型
小白菜的博客
08-08 386
预训练任务设计: 选择合适的预训练任务,让模型在大数据上进行自监督学习。Fine-tuning: 在下游任务数据集上,Freeze部分预训练参数,仅 Fine-tune 部分任务相关参数,从而快速让模型适应新任务。数据集准备: 首先需要收集大规模的文本图片数据作为预训练的训练集,数据量越大效果越好。选择合适的编码器,如BERT的Encoder。模型预训练: 在预训练数据上针对设定的预训练任务训练模型,取得最优的参数。模型部署: 选择合适的方式部署训练好的模型,进行文本生成、文本分类等生产应用。
机器视觉视觉大模型+具身智能，生成式大语言模型AIGC
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20240708 VLM(视觉大模型和视觉语言模型)
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视觉大模型系列 | SEEM : 一种比 SAM 交互能力更强，且具有语义感知的分割大模型
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本文介绍了SEEM，该模型可以同时对所有语义进行全局分割，并且可以与用户互动，接受来自用户的不同类型的视觉提示，包括点击、框选、多边形、涂鸦、文本和参考图像分割。这些提示prompt) 通过提示编码器映射到联合视觉-语义空间中，使我们的模型适用于各种提示，并可以灵活地组合不同的提示。通过大量实验证明，该模型在几个开放和交互分割基准测试上表现出竞争力。当然，SEEM训练数据规模有限SEEM不支持基于部分的分割。
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