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[CV] Small Language Model Meets with Reinforced Vision Vocabulary 网页链接 LVLM在2023年成为AI社区的热门话题。然而,受限于参数数量过大(超过7B)的LVLM,很多研究者无法在消费级GPU上进行训练和部署。本文介绍了Vary-toy,一个基于Qwen-1.8B的小型Vary模型。在Vary-toy中,引入了改进的视觉词汇,使模型不仅具有Vary的所有特性,还具有更高的普适性。通过使用目标检测驱动的正样本数据替代自然图像的负样本,更充分地利用了词汇网络的容量,使其能够高效编码与自然对象相关的视觉信息。实验结果显示,Vary-toy在DocVQA上的ANLS达到了65.6%,在ChartQA上的准确率达到了59.1%,在RefCOCO上的准确率达到了88.1%,在MMVet上达到了29%。
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Vision Space for Imagination Karel Boonzaaijer Moniek E. B9789058563576Karel Boonzaaijer, Moniek
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[CV]《Distilling Vision-Language Models on Millions of Videos》Y Zhao, L Zhao, X Zhou, J Wu, C Chu… [Google] (2024) 网页链接 #机器学习##人工智能##论文#
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