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VisionLLaMA

VisionLLaMA

基于LLaMA的统一视觉模型，为图像生成和理解设立新基准

VisionLLaMA是一个基于LLaMA架构的统一视觉Transformer模型，专为处理2D图像而设计。该模型提供平面和金字塔两种形式，适用于广泛的视觉任务，包括图像感知和生成。通过各种预训练范式的广泛评估，VisionLLaMA在多项图像生成和理解任务中展现出卓越性能，超越了现有最先进的视觉Transformer模型，为计算机视觉领域提供了新的基准。

VisionLLaMA计算机视觉图像生成图像理解预训练模型Github开源项目
GitHub论文
<h1 align="center"> [ECCV2024] VisionLLaMA：用于视觉任务的统一LLaMA骨干网络 </h1>

arXiv

简介

大型语言模型基于transformer架构构建，用于处理文本输入。例如，LLaMA在众多开源实现中脱颖而出。同样的transformer能否用于处理2D图像？在本文中，我们通过揭示一种LLaMA式的视觉transformer（普通形式和金字塔形式），称为VisionLLaMA，来回答这个问题。VisionLLaMA是一个统一的、通用的建模框架，可用于解决大多数视觉任务。我们使用典型的预训练范式在大量下游任务中广泛评估了其有效性，特别是在图像感知和图像生成方面。在许多情况下，VisionLLaMA相比之前最先进的视觉transformer展现出显著的优势。我们相信VisionLLaMA可以作为视觉生成和理解的强大新基线模型。

生成

DITLLaMA

请参考 DiTLLaMA.md

SITLLaMA

请参考 SiTLLaMA.md

理解

使用MIM预训练

预训练说明请参考 PRETRAIN.md。

ImageNet 1k 有监督训练

请参考 ImageNet1k_SFT

ADE 20k 分割

请参考 Segmentation.md。

COCO 检测

请参考 Detection.md。

✏️ 引用

如果您发现VisionLLaMA在您的研究或应用中有用，请考虑给一个星标 ⭐ 并使用以下BibTeX进行引用：

@inproceedings{chu2024visionllama,
  title={VisionLLaMA: A Unified LLaMA Backbone for Vision Tasks},
  author={Chu, Xiangxiang and Su, Jianlin and Zhang, Bo and Shen, Chunhua},
  booktitle={European Conference on Computer Vision},
  year={2024}
}

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