当前普遍的分割方法擅长像素级的图像和视频理解，但缺乏推理能力，且不能通过文本指令进行控制。大型视觉-语言模型虽展现出基于视觉的对话和推理能力的强大，却缺失像素级理解，且难以接受视觉提示。昆仑天工首发提出OMG-LLaVA框架，将强大的像素级视觉理解与推理能力相结合，可以接受各种视觉和文本提示以实现灵活的用户交互，它将图像级、目标级和像素级的推理和理解任务统一在一个模型中。
读论文是学习新知识的最快途径，研梦非凡于11月8日晚（周五），邀请了多模态专家王导师，为大家独家详解《顶会新方向！CVPR+NeurIPS：分割大模型》，从OMG-Llava框架到OMG-Seg编码器，重点讲解OMG-Llava的模型架构以及实验，包括两篇顶会论文的分析解读，最后代码演示，一节课速通分割大模型，领会顶会idea！
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NeurIPS‘24《OMG-LLaVA : Bridging Image-level,Object-level,Pixel-level Reasoning and Understanding》
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关注问题
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普遍的分割方法 -
大型视觉-语言多模态模型
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主要贡献
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提出OMG-LLaVA -
使用通用分割方法作为视觉编码器 -
感知先验嵌入
CVPR’24《OMG-Seg : Is One Model Good Enough For All Segmentation?》
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多模态大语言模型MLLMs
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仅具有图像级能力的MLLMs -
具有目标级能力的MLLMs -
具有像素级能力的MLLMs -
具有目标级和像素级能力但系统非常复杂的MLLMs -
OMG-LLaVA的架构
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视觉分割任务
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语义分割 -
实例分割 -
全景分割
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分割模型的对比
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Framework -
OMG Decoder -
感知先验嵌入 -
Training
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训练与测试 -
数据集设置 -
实现细节 -
实验结果
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王导师
【学术背景】拥有丰富的深度学习研究、论文发表经验，多篇SCI论文、EI会议论文（一作）
【研究方向】大语言模型、视觉语言模型、多模态学习，以及自然语言处理、进化算法等
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