Модель для обработки разноуровневых визуальных данных

 MG-LLaVA: An Advanced Multi-Modal Model Adept at Processing Visual Inputs of Multiple Granularities, Including Object-Level Features, Original-Resolution Images, and High-Resolution Data

“`html

MG-LLaVA: Инновационная модель многорежимных языковых моделей, способная обрабатывать визуальные данные различной детализации, включая объектно-ориентированные признаки, изображения оригинального разрешения и данные высокого разрешения

Исследователи из Университета Шанхайской Джаотунг, Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта и S-Lab Университета Наньянг представили новую модель MG-LLaVA, которая адресует ограничения текущих многорежимных языковых моделей (MLLMs) в обработке изображений низкого разрешения. Ключевая проблема заключается в улучшении этих моделей для захвата и использования признаков высокого разрешения и объектно-ориентированных признаков для улучшенного визуального восприятия и понимания.

Особенности модели MG-LLaVA:

  • Интеграция многорежимного визионного потока, включая признаки низкого, высокого разрешения и объектно-ориентированные признаки
  • Использование сети Conv-Gate для интеграции признаков
  • Интеграция объектно-ориентированных признаков с использованием выравнивания областей интереса (RoI)
  • Обучение на общедоступных мультимодальных данных и доводка с помощью данных визуального настройки инструкций

Расширенные оценки по нескольким бенчмаркам, включая MMBench и SEEDBench, демонстрируют, что MG-LLaVA превосходит существующие MLLM-модели сравнимого размера параметров. Модель значительно улучшает восприятие и визуальное понимание, превосходя модели, такие как GPT-4V и GeminiPro-V.

В заключение, MG-LLaVA решает ограничения текущих MLLM, представляя многорежимный визионный поток, который эффективно обрабатывает признаки низкого, высокого разрешения и объектно-ориентированные признаки. Этот инновационный подход значительно улучшает визуальное восприятие и способности понимания модели, демонстрируя превосходную производительность на различных мультимодальных бенчмарках.

Проверьте статью и проект. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.

Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему 45k+ ML SubReddit

Применение Искусственного Интеллекта в бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте MG-LLaVA: An Advanced Multi-Modal Model Adept at Processing Visual Inputs of Multiple Granularities, Including Object-Level Features, Original-Resolution Images, and High-Resolution Data.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358

Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!


“`

Полезные ссылки: