如何看待微软的Grounded Language-Image Pre-training (GLIP)？
简介： Microsoft团队针对多模态预训练范式发表了《Grounded Language-Image Pre-training（GLIP）》，在此我们对相关内容做一个解读。首先该篇文章提出了phrase grounding（短 …
如何看待微软的Grounded Language-Image Pre-training (GLIP)？
四、如何调教GLIP模型 4. 1 手动提示调整 由于GLIP执行的是语言感知的定位，即GLIP的输出在很大程度上取决于语言输入，因此我们提出了一种GLIP进行任务转移的高效方法：对于任何新的类别，用 …
多模态大模型的跨模态对齐模块有哪些工作？ - 知乎
多模态大模型的跨模态对齐模块有哪些工作？ GLIP、groundingDINO、APE、mask-groudning？ 显示全部 关注者 18 被浏览
智驾中的VLM作用是什么？ - 知乎
VLM主要的作用是什么如图 1 所示，在先进的 DriveLMM-o1 基准测试中的实验表明， AgentThink 在答案准确性和推理得分方面都达到了新的最佳表现，超过了现有模型。我们的方法在培养动态、工具感 …
当前目标检测在coco数据集上准确率最高的模型是哪一个？ - 知乎
写到哪说到哪，近些年SOTA检测器是如何发展的，以及63mAP之后的检测器们 (下文都以test-dev的精度为例)。 大概 2021年，COCO数据集一直卡在61mAP，上不去了。这时候出来三种比较关键的做 …
为什么Clip可以用于zero shot分类？ - 知乎
在之前的文章中，我们曾经讲过 VIT（Vision Transformer），一个借助Transformer Encoder架构来实现图片分类的模型。由于VIT成功证明了摆脱CNN，完全在语言模型架构上做CV任务的可能，因此它 …
Grounded Language-Image Pre-training - 知乎
Jan 1, 2023 · CVPR2022的oral工作，GLIP，它拥有更加细粒度的视觉语言表征空间，通过构建图像区域和文本单词之间细粒度的大规模预训练，实现更加细粒度的表征学习。支持open-vocabulary …
多模态大模型如何做好目标检测，如何应用实际，以及实现小目标检测 …
第一类方法我统称CLIP-Based，并且是目前的主流方法，代表作包括GLIP、YOLO-World、Grounding-DINO、LLMDet。 这类方法，面向的场景是开集（Openset）目标检测或开放词汇表（Open …
MMDetection如何学习源码？ - 知乎
目前在用MMDetection做目标检测，已经在几个模型上跑出结果了，但感觉对MMDetection源码了解还不够。代码…
如何评价OpenAI最新的工作CLIP：连接文本和图像，zero shot效果堪 …
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) is a neural network trained on a variety of (image,…