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允中 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI亚博轮盘

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视觉谈话模子屡屡出现新打破，但ViT还是图像编码器的首选收辘集构。

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字节提议新基础模子——ViTamin，专为视觉谈话期间遐想。

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在使用调换的数据集和涵养有盘算时，ViTamin在ImageNet零样本准确率上比ViT提高了2.0%。

此外皮分类、检索、洞开词汇检测和分割、大谈话模子等60个不同基准上皆证实出了温情的截止。

当进一步延伸参数限制时，ViTamin-XL仅有436M参数，却达到了82.9%的ImageNet零样本准确率，高出了领有十倍参数（4.4B）的EVA-E。

最终这一遵循，入选忖度机视觉顶会CVPR2024。

视觉谈话期间新基准

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在视觉谈话期间下，怎么遐想一个更好可延伸的视觉模子？

在ImageNet期间，新的视觉模子在ImageNet数据集得以考证，也栽培了不休有新的视觉模子线路。但在视觉谈话期间，新的视觉模子鲜为东说念见识。

此外，基于现存常见视觉模子，在面临比ImageNet数据限制还大的情况下证实又是怎么？有盘算团队们测试了几种常见模子，包括纯Transformer的ViT，纯卷积收集的ConvNeXt，以及搀杂卷积和Transformer的CoAtNet。

最终在一个公开的数据集上进行了系统性的涵养和比较，得出了一些要津发现：

第一，模子的延伸性：由于可延伸的自防御力机制，ViT能最佳地顺应不同限制的任务。第二，数据的延伸性：跟着涵养数据的增多，统共模子的性能皆有所进步。第三，特征的鉴别率：在涵养历程中，模子需次第略更普通的信息，而不单是是简便的类别标签。因此，索要的特征的鉴别率对模子的展望能力有很大影响。第四，搀杂架构：在一般情况下，CoAtNet证实优于其他模子，但将其延伸到处理数十亿数据可能会有一些挑战。

基于这些发现，有盘算东说念主员遐想了ViTamin模子。

它承袭了三个阶段的搀杂架构。前两个阶段使用了轻量级的MBConv Blocks，第三个阶段包含了可延伸的Transformer Blocks。

具体来说，一张图片最初经过卷积stem处理，得到2倍降采样的特征图。

然后，这个特征图经过第一阶段，由两个MBConv-LN Blocks构成，接着经过第二阶段，由四个MBConv-LN Blocks构成，然后降采样得到16倍降采样的二维特征。

接下来，这些特征被展平成一维，并输入到第三阶段，该阶段由N_B个TFB-GeGLU Block构成。临了，通过对比图像特征停战话特征，来学习对比失掉函数。

作家们起劲于于简便有用的scaling law，只探究模子的宽度C和模子第三阶段的深度N_B，因此在scaling到更大的模子中，皇冠直播通过模子的参数限制不错凯旋反推需要多大的宽度和深度，进而终了模子的scaling。

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多项SOTA

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在零样人道能上头，有盘算截止夸耀，ViTamin-L的零样本ImageNet准确率比ViT-L/14高出了2.0%。

当将特征鉴别率增多到576个patch时，ViTamin-L的准确率进一步提高到了81.8%，比之前的ViT-L/14 CLIPA-v2高出了1.5%。在38个数据集的平均性能上，ViTamin-L比ViT-H/14模子高出了0.4%，况且参数数目只好ViT-H/14的一半。

此外，当进一步扩大模子限制时，参数目为436M的ViTamin-XL达到了82.9%的ImageNet零样本准确率，高出了4.4B参数目的EVA-E赢得的82.0%。

作家们进一步考证了ViTamin模子对下流任务而言是个广泛的视觉编码器。

作家们引入了一系列下流任务，包括洞开词汇检测和分割，以及多模态大模子（LMMs）。

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ViTamin在洞开词汇检测任务OV-LVIS上，比较比ViT-L模子能提高了3.1%。ViTamin在8个洞开词汇分割任务中，比较ViT-L平均进步了2.6%。

ViTamin能凯旋迁徙到多模态大模子诸如LLaVA上，并在12个多模态问答等基准上证实出色。值得防御的是，ViTamin在7个洞开词汇分割基准上创造了新SOTA。

在这项责任中，作家们诞生了主流视觉模子在视觉谈话情境下的评估基准，并对它们进行了再行基准测试。作家们从数据可延伸性、模子可延伸性、特征鉴别率和搀杂架构四个方面锻练了主流的视觉模子。

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这四个方面的要津发现为ViTamin的遐想提供联接，ViTamin模子不仅在零样本ImageNet准确率和平均38个数据集准确率方面全面超越ViT，况且在包括洞开词汇检测和分割以及大型多模态模子在内的22个下流任务上达到了最新的技巧水平。

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论文贯穿：https://arxiv.org/pdf/2404.02132.pdf形状主页:https://beckschen.github.io/vitamin