wordpress云储存,广东做网站优化公司报价,金华公司做网站,好网站开发策划要求关注gongzhonghao【CVPR顶会精选】当今数字化时代#xff0c;多模态技术正迅速改变我们与信息互动的方式。多模态被定义为在特定语境中多种符号资源的共存与协同。这种技术通过整合不同模态的数据#xff0c;如文本、图像、音频等#xff0c;为用户提供更丰富、更自然的交互…关注gongzhonghao【CVPR顶会精选】当今数字化时代多模态技术正迅速改变我们与信息互动的方式。多模态被定义为在特定语境中多种符号资源的共存与协同。这种技术通过整合不同模态的数据如文本、图像、音频等为用户提供更丰富、更自然的交互体验。近年来多模态技术取得了显著进展尤其是在深度学习和变换器架构的推动下多模态模型能够更灵活地处理和融合多种输入模态的信息。这些进步不仅提升了模型的性能也为实现更通用的人工智能奠定了基础。今天小图给大家精选3篇CVPR有关多模态方向的论文请注意查收图灵学术论文辅导论文一Beyond Text: Frozen Large Language Models in Visual Signal Comprehension方法文章首先将图像视为一种“外语”通过V2L Tokenizer将其翻译为LLM词汇表中的离散词。然后利用扩展的LLM词汇表和CLIP模型生成全局和局部令牌分别用于捕捉图像的语义信息和细节特征。最后通过结合任务指令、上下文学习样本和这些令牌使冻结的LLM能够执行多种视觉理解任务如图像识别、图像描述和视觉问答。创新点提出了Vision-to-Language Tokenizer将图像转换为LLM词汇表中的离散词使LLM能够直接处理视觉信息。引入了词汇扩展技术通过构建双词和三词组合来增强LLM词汇表的语义表示能力从而提高对图像的语义理解。设计了全局和局部令牌分别用于图像理解任务和图像去噪任务实现了对图像的多层次理解和生成。论文链接https://arxiv.org/pdf/2403.07874图灵学术论文辅导论文二InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks方法文章首先设计了一个60亿参数的视觉编码器 InternViT-6B并通过多语言增强的LLaMA初始化语言中间件QLLaMA来对齐视觉特征和语言模型。接着利用从网络收集的多源图像-文本数据采用渐进式对齐训练策略先进行对比学习再进行生成学习最后进行监督微调。这种设计使InternVL能够在多种视觉和视觉-语言任务上展现出强大的性能如图像分类、视频分类、图像-文本检索、图像描述、视觉问答和多模态对话等。创新点提出了InternVL这是首个将视觉基础模型扩展到60亿参数并与LLM对齐的模型有效填补了视觉基础模型与LLM之间的参数规模和特征表示能力的差距。引入了渐进式图像-文本对齐策略先在大规模噪声数据上进行对比学习再在高质量数据上进行生成学习确保了训练的稳定性并持续提升模型性能。设计了参数平衡的视觉和语言组件包括60亿参数的视觉编码器和80亿参数的语言中间件能够灵活组合以应对对比学习和生成学习任务。论文链接 https://arxiv.org/pdf/2312.14238图灵学术论文辅导论文三ViLa-MIL: Dual-scale Vision-Language Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification方法文章首先利用冻结的LLM生成与WSI不同分辨率对应的双尺度视觉描述性文本提示以更好地利用病理诊断中的先验知识。接着为高效处理WSI提出了原型引导的图像分支解码器通过分组相似图像块特征并逐步聚合生成最终的幻灯片特征。同时引入上下文引导的文本分支解码器借助多粒度图像上下文信息优化文本特征。最后通过计算图像特征和文本特征之间的相似性结合交叉熵损失函数进行端到端训练从而实现对WSI的分类。创新点提出了双尺度视觉描述性文本提示基于冻结的大语言模型生成能够有效提升VLM的性能使其更好地捕捉WSI中的诊断相关特征。设计了原型引导的图像分支解码器通过将相似的图像块特征分组到同一原型中逐步聚合图像块特征从而更有效地处理WSI。引入了上下文引导的文本分支解码器利用多粒度图像上下文来增强文本特征进一步提升模型对WSI的分类能力。论文链接https://arxiv.org/pdf/2502.08391► 论文发表难题一站式解决TURING选题是论文的第一步非常重要但很多学生找到了热门的选题却卡在代码和写作上可见论文要录用选题-idea-代码-写作都缺一不可图灵学术论文辅导汇聚经验丰富的实战派导师团队针对计算机各类领域提供1v1专业指导直至论文录用每天2个免费咨询名额机会有限先到先得本文选自gongzhonghao【CVPR顶会精选】
