EVA-02：A visual representation for neon genesis

于 2025-01-13 10:45:54 发布
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分类专栏： 多模态大语言模型 文章标签： clip
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版权

1.Approach

1.1 Architecture

预训练人物是根据可见图像块回归masked evaclip视觉特征，使用IN-1K图像训练300epoch，

1.2 Pre-training strategy

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EVA-CLIP实战
m0_47867638的博客
06-12 1636
EVA-CLIP，这是一种基于对比语言图像预训练（CLIP）技术改进的模型，通过引入新的表示学习、优化和增强技术，显著提高了CLIP的训练效率和效果。EVA-CLIP系列模型在保持较低训练成本的同时，实现了与先前具有相似参数数量的CLIP模型相比更高的性能。特别地，文中提到的EVA-02-CLIP-E/14+模型，使用90亿数据样本和5.0B（50亿）参数，在ImageNet-1K的val数据集上取得了82.0%的零样例一级准确率。
【自监督论文阅读笔记】EVA: Exploring the Limits of Masked Visual Representation Learning at Scale
YoooooL_的博客
02-15 7036
本文推出了，这是一个的基础模型，旨在仅使用可公开访问的数据来视觉表示的。EVA 是一种经过预训练的普通 ViT，用于重建以可见图像块为条件的 屏蔽掉的图像-文本对齐（image-text aligned）视觉特征。通过这个前置任务，我们可以有效地将 EVA 扩展到 10 亿个参数，并在图像识别、视频动作识别、目标检测、实例分割和语义分割等广泛的代表性视觉下游任务上，而无需大量监督训练。此外，我们观察到迁移学习性能的质变。
EVA-02: 用于新世纪福音neo genesis战士的视觉表示
强化学习曾小健
09-27 1179
我们推出了 EVA-02，这是一种基于 Transformer 的下一代视觉表示，通过掩码图像建模预训练来重建强大且鲁棒的语言对齐视觉特征。凭借更新的纯 Transformer 架构以及来自开放且可访问的巨型 CLIP 视觉编码器的广泛预训练，EVA-02 在各种代表性视觉任务中表现出优于先前最先进方法的性能，同时使用明显更少的参数和计算预算。值得注意的是，EVA-02 仅使用 304M 个参数，仅使用公开可用的训练数据，在 ImageNet-1K 验证集上实现了 90.0 的出色微调 top-1 准确率。
EVA: Visual Representation Fantasies from BAAI
gy77
09-07 2273
EVA，EVA02的简单总结
计算机视觉基础模型汇总，13大类算法，85个变种
学姐带你玩AI的博客
08-07 2029
视觉领域的同学应该有所体会，获取大量标注数据是一件成本非常高的事。为了应对这个问题，研究者们通过借助无标注数据、图文数据或者多模态数据等，采用对比学习、掩码重建等学习方式预训练得到视觉基础模型，用于适应各种下游任务，比如物体检测、语义分割等。在过去一年中，由于LLM、多模态等领域的快速发展，更多新兴的计算机视觉基础模型被提出。到目前为止，已发布的计算机视觉基础模型数目已经相当可观，对于视觉领域的同学来说，这些基础模型具有非常高的研究价值。
EVA2: Exploiting Temporal Redundancy in Live Computer Vision
holmosaint的博客
09-17 738
这篇文章提出了一种叫做activation motion compensation（AMC）的算法，类似于motion estimation的方式，运用上下帧之间的相似度来减少一些重复的计算，或者说是估计发生移动的物体的位置。 这篇文章不仅提出了软件层的算法，同时也co-design了一个能够有效运行该算法的硬件，但是这篇博客只讨论AMC算法。 说到底，该算法就是两个主要思想的结合体：1. 利...
详细解释eva02模型
强化学习曾小健
11-18 1128
EVA-02采用了更新的Transformer架构，结合了大量的预训练数据，特别是从开放且可访问的CLIP视觉编码器中进行的预训练。掩蔽图像建模：通过对输入图像进行部分遮挡，模型学习如何重建缺失的信息，从而增强其对视觉特征的理解。语言对齐特征：模型旨在生成与语言描述相一致的视觉特征，使其在多模态任务中表现出色。EVA-02作为一种新一代视觉表示模型，通过掩蔽图像建模和语言对齐特征生成，实现了在多个视觉任务上的显著性能提升。
[论文解读]本文介绍了EVA-02，一种基于Transformer的视觉表示模型，通过掩码图像建模（MIM）预训练来重建强大且稳健的语言对齐视觉特征。
强化学习曾小健
11-16 1198
本文介绍了EVA-02，一种基于Transformer的视觉表示模型，通过掩码图像建模（MIM）预训练来重建强大且稳健的语言对齐视觉特征。
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论文HexPlane: A Fast Representation for Dynamic Scenes
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HexPlane是一种用于动态场景的快速表示方法。HexPlane基于六边形网格，使用自适应的分层网格结构来表示不同的分辨率，从而在不同的细节层次上提供高效的渲染和碰撞检测。HexPlane还支持动态对象的快速更新和场景的动态变化。通过HexPlane，可以更有效地实现大规模的动态场景渲染和交互。 在HexPlane中，每个六边形被视为一个代表表面的平面，每个平面由其法线向量和原点位置表示。此外，HexPlane还利用了三角剖分的思想，将每个六边形划分为三角形。通过这种方法，可以更准确地表示平面的形状，并且可以更好地处理弯曲的表面。HexPlane还支持动态场景，可以快速地更新对象的位置和姿态，以及场景的变化。 总的来说，HexPlane提供了一种高效的方法来表示动态场景，可以有效地处理大规模的场景和动态对象，并提供高效的渲染和交互。
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