
Meta新研究挑战CV领域基操:ViT根本不用patch,用像素做token效果更佳
Meta新研究挑战CV领域基操:ViT根本不用patch,用像素做token效果更佳下一代视觉模型会摒弃patch吗?Meta AI最近发表的一篇论文就质疑了视觉模型中局部关系的必要性。他们提出了PiT架构,让Transformer直接学习单个像素而不是16×16的patch,结果在多个下游任务中取得了全面超越ViT模型的性能。
下一代视觉模型会摒弃patch吗?Meta AI最近发表的一篇论文就质疑了视觉模型中局部关系的必要性。他们提出了PiT架构,让Transformer直接学习单个像素而不是16×16的patch,结果在多个下游任务中取得了全面超越ViT模型的性能。
与 DeiT 等使用 ViT 和 Vision-Mamba (Vim) 方法的模型相比,ViL 的性能更胜一筹。
用卷积能做出一样好的效果。
昨天刚刚在顶会ICLR作为特邀演讲(Invited Talk)中“国内唯一”的大模型玩家智谱AI,今天又放出了一个好消息
奔向通用人工智能,大模型又迈出一大步。
视觉语言模型屡屡出现新突破,但ViT仍是图像编码器的首选网络结构。
奔向通用人工智能,大模型又迈出一大步。
清华系多模态大模型公司,又拿钱了!
半年多来,Meta 开源的 LLaMA 架构在 LLM 中经受了考验并大获成功(训练稳定、容易做 scaling)。
动态视觉分词统一图文表示,快手与北大合作提出基座模型 LaVIT 刷榜多模态理解与生成任务。