添加微信：CVer5555，小助手会拉你进群！
扫描下方二维码，加入CVer学术星球！可以获得最新顶会/顶刊上的论文idea和CV从入门到精通资料，及最前沿应用！发论文/搞科研/涨薪，强烈推荐！
https://zhuanlan.zhihu.com/p/687763586GiT是一个多任务视觉模型，跨越五个代表性基准进行联合训练，无需特定任务的微调。它在通用性能上建立了一个新的基准，并促进了任务之间的相互增强，导致与孤立训练相比显著的改进。
GiT: Towards Generalist Vision Transformer through Universal Language Interface
代码：https://github.com/Haiyang-W/GiT
论文：https://arxiv.org/abs/2403.09394
本文提出了一种简单而有效的框架，名为GiT，仅通过基本的ViT即可同时应用于各种视觉任务。受到在大型语言模型（LLMs）中广泛使用的多层Transformer架构（例如GPT）的普适性的启发，我们试图扩大其范围，使其成为一个强大的视觉基础模型（VFM）。然而，与语言建模不同，视觉任务通常需要特定的模块，比如用于检测的边界框头和用于分割的像素解码器，这极大地阻碍了在视觉领域应用强大的多层Transformer。为了解决这个问题，我们设计了一个通用的语言接口，使成功的自回归解码能够灵活统一各种视觉任务，从图像级理解（例如字幕生成），到稀疏感知（例如检测），再到密集预测（例如分割）。基于以上设计，整个模型仅由ViT组成，没有任何特定的添加，提供了显著的架构简化。GiT是一个多任务视觉模型，跨越五个代表性基准进行联合训练，无需特定任务的微调。有趣的是，我们的GiT在通用性能上建立了一个新的基准，并促进了任务之间的相互增强，导致与孤立训练相比显著的改进。这反映了LLMs中观察到的类似影响。通过对27个数据集进行进一步丰富的训练，GiT在各种任务上取得了强大的零样本结果。由于其简单的设计，这一范式有望缩小视觉和语言之间的架构差距。
| Subjects: | Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) |
| Cite as: | arXiv:2403.09394 [cs.CV] |
动机
方法
结果
在CVer公众号后台回复：何恺明，即可下载本课程的所有566页课件PPT！赶紧学起来！
在CVer公众号后台回复：CVPR2024，
即可下载CVPR 2024论文和代码开源的论文合集
Mamba和Transformer交流群成立
扫描下方二维码，或者添加微信：CVer5555，即可添加CVer小助手微信，便可申请加入CVer-Mamba或者Transformer微信交流群。另外其他垂直方向已涵盖：目标检测、图像分割、目标跟踪、人脸检测&识别、OCR、姿态估计、超分辨率、SLAM、医疗影像、Re-ID、GAN、NAS、深度估计、自动驾驶、强化学习、车道线检测、模型剪枝&压缩、去噪、去雾、去雨、风格迁移、遥感图像、行为识别、视频理解、图像融合、图像检索、论文投稿&交流、PyTorch、TensorFlow和Transformer、NeRF、3DGS、Mamba等。
一定要备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称（如Mamba或者Transformer+上海+上交+卡卡），根据格式备注，可更快被通过且邀请进群
▲扫码或加微信号: CVer5555，进交流群
CVer计算机视觉（知识星球）来了！想要了解最新最快最好的CV/DL/AI论文速递、优质实战项目、AI行业前沿、从入门到精通学习教程等资料，欢迎扫描下方二维码，加入CVer计算机视觉（知识星球），已汇集近万人！
▲扫码加入星球学习
▲点击上方卡片，关注CVer公众号
整理不易，请赞和在看
