OMG-LLaVA: Bridging Image-level, Object-level, Pixel-level Reasoning and Understanding

原创 已于 2024-08-06 20:09:15 修改 · 891 阅读 · 6 ·
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#计算机视觉 #人工智能

于 2024-08-05 10:40:07 首次发布

发表时间：27 Jun 2024

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.19389

作者单位：Wuhan University

Motivation：目前的通用分割方法在像素级图像和视频理解方面表现出强大的能力。然而，它们缺乏推理能力，不能通过文本指令控制.相比之下，大型视觉语言多模态模型表现出强大的基于视觉的对话和推理能力，但缺乏像素级的理解，难以接受视觉提示进行灵活的用户交互。

解决方法：

本文提出了OMG-LLAVA，这是一个新颖而优雅的框架，结合了强大的像素级视觉理解与推理能力。它可以接受各种视觉和文本提示进行灵活的用户交互。具体来说，我们使用通用分割方法作为视觉编码器，将图像信息、感知先验和视觉提示集成到LLM提供的视觉标记中。LLM负责理解用户的文本指令，并根据视觉信息提供文本响应和像素级分割结果。我们提出了感知先验嵌入，以更好地将感知先验与图像特征集成。

实现方式：整体模型架构：

Image Encoder（包含在OMG-Seg中）：将基于Con

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MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models
s_m_c的博客
08-05 1046
与 SOTA 方法 LLaVA-1.5 相比，MoE-LLaVA-2.7B×4 展现了强大的图片理解能力，在 5 个 benchmark 上性能非常接近 LLaVA-1.5。MoE-LLAVA 仅在大约 3B 稀疏激活参数的情况下，在各种视觉理解数据集上表现出与 LLAAVA-1.5-7B 相当的性能，甚至在对象幻觉基准测试中甚至超过了 LLAVA-1.5-13B。当 top-k 个专家被激活时，其余的专家保持非活动状态，这种模型构成了具有无限可能的稀疏通路的 MoE-LLaVA。
MoE-LLaVA：为大型视觉-语言模型引入专家混合
人工智能讲师分享前沿技术
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随着人工智能技术的飞速发展，大型视觉-语言模型（LVLMs）在图像理解和自然语言处理方面展现出了巨大的潜力。这些模型通过结合图像编码器和语言模型，能够处理包括图像描述、视觉问答和图像字幕生成等在内的多种任务。然而，现有模型在训练和推理时存在巨大的计算成本，这限制了它们的应用范围和效率。
NeurIPS24 | 武大季顺平团队提出多模态大模型OMG-LLaVA, 桥接图像级、对象级、像素级理解和推理
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10-11 1595
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。该数据集包含665K条图像-文本对话数据，涵盖了图像描述、推理和对话生成任务，旨在对齐视觉和语言模型的多模态信息。在推理过程中，OMG-LLaVA根据任务需求生成相应的视觉token、文本token和提示信息（如分割任务中的分割遮罩），并通过LLM生成最终的文本或分割输出。
CVPR'24 开源| OMG-Seg: Beyond SAM，一种统一的图像，视频，开集，交互式的分割模型...
3D视觉工坊
06-14 625
本次分享我们邀请到了字节跳动(Tiktok)算法研究员李祥泰，为大家详细介绍他们CVPR2024中稿的工作：OMG-Seg.如果您有相关工作需要分享，欢迎文末联系我们项目主页：https://lxtgh.github.io/project/omg_seg直播信息时间2024年6月14日（周五）晚上20：00主题CVPR'24开源|OMG-Seg: Beyond SAM，一种统一的图像，视频，开集，...
读hugging face的daily paper随笔
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像素级视觉理解、推理。实现了image-level、object-level、pixel-level的推理和理解。
大模型日报｜15 篇必读的大模型论文
AMiner2006的博客
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文章精读篇——OMG-LLaVA
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题目：OMG-LLaVA: Bridging Image-level, Object-level, Pixel-level Reasoning and Understanding。主页：https://lxtgh.github.io/project/omg_llava/论文：http://arxiv.org/abs/2406.19389。先不读了吧 这个就分割 不是双输入变化检测的 下次有空再读。
VLM最新进展！OMG-LLaVA：一个框架搞定所有（南洋理工&武大等）
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作者|小先锋 编辑| 集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近15个方向学习路线>>点击进入→自动驾驶之心『大语言模型』技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文当前普遍的分割方法在像素级的图像和视频理解方面表现出强大的能力。然而，它们缺乏推理能力，且不能通过文本指令进行控制。相比之下，大型视觉-语言多模态模型展现出基于视觉的对话和推理...
ViP-LLaVA：Making Large Multimodal Models Understand Arbitrary Visual Prompts
weixin_44543298的博客
08-25 597
现存的VLLM关注整张图片的理解，与局部区域理解之间存在一个显著的（prominent）gap。近期的方法通过利用文本坐标系（textual coordinate）或者空间的编码（spatial encodings），然而往往推理过程中对用户不友好（写视觉prompt时）。为了解决这一挑战，我们提出了一种新的模型能解码任意的视觉提示词。它使用户可以凭直觉（intuitively）来标记图片，通过天然的提示（红色的框、箭头）来和模型交互。
《G-LLaVA: Solving Geometric Problem with Multi-Modal Large Language Model》--全文翻译
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04-23 1109
大型语言模型（LLMs）在人类水平的推理和生成能力方面展现出非凡的熟练度，这鼓励了对其在数学问题解决中应用的广泛研究。然而，目前的工作主要集中在基于文本的数学问题上，而对涉及几何信息的问题的研究有限。为了弥合这一差距，我们旨在通过理解图像输入使LLMs能够解决几何问题。我们首先分析了当前多模态大型语言模型（MLLMs）在该领域的局限性：它们难以准确理解基本的几何元素及其关系。
LLM大模型学习圣经：从0到1吃透Transformer技术底座
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04-30 2606
大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），即大型语言模型 (LLM)，大型语言模型 (LLM) 之所以大，是指 具有大规模参数和复杂计算结构（超过 10 亿个参数），LLM通常基于 Transformer 模型架构，由深度神经网络构建，对海量数据进行预训练处理。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。大模型的底层转换器包含一系列神经网络，分为编码器和解码器，且具有自注意力功能。
【论文笔记】LLaVA-KD: A Framework of Distilling Multimodal Large Language Models
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11-23 1731
十三个人向命运发起抗争的故事，不应该随着一个时代的逝去一同消亡，它应当被铭记，为后世提供指引，也将美好的记忆留存在心中。——《崩坏3》爱莉希雅
浙大、蚂蚁等提出TokenPacker，多模态大模型中的高质量视觉token压缩方法
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08-09 1856
©PaperWeekly 原创 ·作者 |李文通单位 |浙江大学研究方向 |多模态、场景理解引言最近，多模态大模型（Multimodal LLM, MLLM）/（Large Multimodal Model, LMM）的研究更新速度令人目不暇接，开源模型逐渐朝着逼近与 GPT-4V/o 等闭源模型的性能前进。本工作针对多模态大模型中一个重要的模块-视觉映射器（Visual Projecto...
【深度学习实战/计算机视觉实战】PyTorch框架下基于ResNet的102种花卉图像分类模型
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本文介绍了基于PyTorch的迁移学习方法在花卉分类任务中的应用。主要内容包括：1) 使用预训练的ResNet152模型进行特征提取，冻结底层参数仅训练自定义的全连接层；2) 通过数据增强和标准化处理训练数据；3) 采用两阶段训练策略，先训练顶层再微调整个网络；4) 实现了79%的分类准确率。实验结果表明，迁移学习能有效利用预训练模型的通用特征，在小数据集上取得良好性能。文中详细展示了数据预处理、模型构建、训练过程和测试评估的完整流程，为类似分类任务提供了可复用的解决方案。
农业机械检测与识别46基于YOLOv8-SPPF-LSKA的Supperseeder和拖拉机目标检测系统_1
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【番茄病害检测】基于Faster R-CNN的番茄黄叶卷曲病毒智能识别系统，完整实现与代码解析
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番茄黄叶卷曲病毒智能检测系统研究 本研究基于Faster R-CNN构建了一套番茄黄叶卷曲病毒智能识别系统。该系统采用2148张标注图像数据集，通过数据增强技术（90度旋转）扩充样本，并遵循标准YOLOv8划分方式。研究完整实现了从数据预处理到模型部署的全流程，详细解析了Faster R-CNN在该病害检测任务中的应用方法。 系统创新性地将深度学习技术应用于农业病害诊断领域，为番茄种植提供了自动化病害监测解决方案。实验结果表明，该系统能有效识别黄叶卷曲病毒症状，检测准确率达到实用水平。研究不仅提供了完整的代
基于计算机视觉的病虫害检测技术
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核心是通过算法，将提取的特征与 “病虫害样本库” 对比，输出 2 类关键结果：① 病虫害种类（如稻瘟病、蚜虫、白粉病）；② 发病 / 虫害程度（轻度、中度、重度，用于指导施药）。1.首先通过人工设计颜色、纹理、形态特征（如用 HOG 算法提取形态特征、LBP 算法提取纹理特征）。（1）颜色特征：病斑的颜色差异（如水稻稻瘟病的褐色病斑、小麦白粉病的白色粉状物）、作物叶片的颜色 衰减；（2）纹理特征：病虫害导致的叶片纹理变化（如真菌病害的网状纹理、虫害啃食后的破损纹理）；
【目标检测软件 01】YOLO识别软件功能与操作指南
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Jayson 博客
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摘要：本文介绍了一款基于YOLO模型的智能目标检测软件，具有直观的图形界面和多功能支持。软件支持本地文件（图片/视频）、摄像头、RTSP/HTTP流等多种媒体源输入，可实时显示检测结果并支持参数调整。主界面分为媒体资源列表、视频显示区和检测结果表格三部分，提供播放控制、模型选择、置信度调节等功能。支持检测结果保存为图像或文本文件，并可自定义软件名称和Logo。软件采用无边框设计，提供窗口控制按钮。使用前需加载有效YOLO模型（支持训练模型），支持主流YOLO版本。
【图像算法 - 40】海洋监测应用：基于 YOLO 与 OpenCV 的高精度海面目标检测系统实现
qq_42910179的博客
12-13 535
本文详细介绍了基于YOLOv11和 OpenCV 实现海面目标检测的完整流程。通过端到端的目标检测框架，我们能够同时识别5 类关键海面目标，为海上安全、应急救援、港口管理和滨海旅游提供强大的视觉智能支持。该系统可集成至无人机、巡逻艇、岸基监控平台，构建全天候、全覆盖的“智慧海防”感知网络，在海洋强国战略中发挥重要作用。🚨应用场景延伸搜救任务中自动定位落水者（swimmer）与救生设备港口禁航区监控非法船只（boatjetski）闯入海上游乐区统计摩托艇数量，保障游客安全。
Qwen2.5-Omni 和llava:34b 哪一个较好
06-20
### Qwen2.5-Omni与Llava:34b的性能、应用场景及特性对比 #### 性能对比 Qwen2.5-Omni-7B 是一种基于通义千问系列的多模态大模型，支持文本、图像、音频和视频等多种输入形式，并能够以高质量生成文本和语音输出[^2]。该模型通过结合 LoRA 微调技术进一步优化了其在资源受限条件下的表现[^3]。而 Llava:34b 则是另一种专注于视觉任务的大规模语言模型，通常以其卓越的图像理解和生成能力著称。 从参数量来看，Llava:34b 的规模更大，这意味着它可能在复杂视觉任务上具有更强的能力。然而，较大的参数量也带来了更高的计算需求和推理延迟，这可能使其在某些实时性要求较高的场景中不如 Qwen2.5-Omni-7B 实用[^1]。 #### 应用场景对比 Qwen2.5-Omni-7B 更适合需要处理多种模态数据的应用场景，例如虚拟助手、智能客服等需要同时处理文本、语音和图像的任务[^2]。其 Talker 模块更是为语音交互提供了自然且情感丰富的体验[^4]，非常适合用于构建端到端全模态对话系统。 相比之下，Llava:34b 更加专注于视觉相关的任务，如图像描述、视觉问答等。对于那些主要依赖图像理解或生成的应用场景，Llava:34b 可能表现出更好的效果。但若涉及多模态融合的任务，则可能需要额外的模块来补充其他模态的支持[^5]。 #### 特性对比 Qwen2.5-Omni-7B 的一大优势在于其高效的量化方案和对资源受限设备的良好适配性。通过 BitNet 模型等技术手段，在保证性能的同时极大降低了显存占用、能耗以及推理延迟。此外，Mini-Omni 等子模型进一步提升了实时语音交互的能力，满足了更多实际需求[^5]。 Llava:34b 的特性主要体现在其强大的视觉处理能力和广泛的训练数据集覆盖范围上。这些特点使得它在处理复杂的视觉任务时表现出色，但在多模态融合方面可能存在一定的局限性[^2]。 ```python # 示例代码：如何加载 Qwen2.5-Omni-7B 并进行推理 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Omni-7B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-Omni-7B") input_text = "请生成一段关于科技发展的短文。" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=100) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ```
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