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简介
VCoder的一个视觉编码器能够帮助MLLM更好地理解和分析图像内容。提高模型在识别图像中的对象、理解图像场景方面的能力。它可以帮助模型显示图片中不同物体的轮廓或深度图显示物体距离相机的远近。还能更准确的理解图片中的物体是什么甚至能数出图片中有多少人。
功能介绍
1、增强视觉感知能力VCoder通过提供额外的视觉编码器帮助MLLM更好地理解和分析图像内容。2、处理特殊类型的图像VCoder能够处理分割图和深度图等特殊类型的图像。分割图可以帮助模型识别和理解图像中不同物体的边界和形状而深度图则提供了物体距离相机远近的信息。3、改善对象感知任务VCoder通过提供额外的感知模态输入如分割图或深度图显著提高了MLLMs的对象感知能力。这包括更准确地识别和计数图像中的对象。
实验结果
VCoder与开源的多模态LLMs如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM进行了比较并在COST验证集上进行了测试。VCoder在对象识别任务中表现最佳特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时VCoder展示了更高的准确性尤其是在场景中有许多实体时。对比GPT-4V实验表明GPT-4V在所有对象识别任务中的表现一致但在与VCoder的比较中GPT-4V在对象级感知方面落后于VCoder。项目及演示https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/
论文https//arxiv.org/abs/2312.14233
GitHubhttps://github.com/SHI-Labs/VCoder
在线演示https://huggingface.co/spaces/shi-labs/VCoder
