全景视觉识别与关系 理解的开放世界AI系统
All-Seeing项目开发了全面的视觉识别和理解系统。该项目推出AS-1B大规模数据集和ASM视觉语言模型,实现开放世界的全景视觉识别。其第二版引入关系对话任务,构建AS-V2数据集和ASMv2模型,增强关系理解能力。此外,项目提出CRPE基准测试,为评估关系理解提供系统平台。
这是以下论文的官方实现:
"全视"一词源自"全知之眼",意味着对存在的所有方面有完整的知识、意识或洞察力。标志是千年积木,来自漫画《游戏王》中的神器。
2024年7月1日
:全视计划 v2 被 ECCV 2024 接收!请注意,模型和数据已在 huggingface 上发布。2024年2月28日
:全视计划 v2 发布!我们的 ASMv2 在多种图像级和区域级任务中达到了最先进的性能!更多详情请参见这里。2024年2月21日
:ASM、AS-Core、AS-10M、AS-100M 已发布!2024年1月16日
:全视计划被 ICLR 2024 接收!2023年8月29日
:全视模型演示现已在 OpenXLab 上可用!全视 1B (AS-1B) 数据集:我们提出了一个新的大规模数据集(AS-1B),用于开放世界全景视觉识别和理解,使用了一种经济的半自动数据引擎,结合了现成视觉/语言模型的力量和人工反馈。
全视模型 (ASM):我们开发了一个统一的视觉-语言基础模型(ASM),用于开放 世界全景视觉识别和理解。与大语言模型对齐,我们的 ASM 支持多样化的图像-文本检索和生成任务,展示了令人印象深刻的零样本能力。
全视数据集 V2 (AS-V2) 数据集:我们提出了一个新的任务,称为关系对话(ReC),它统一了文本生成、对象定位和关系理解的形式。基于这种统一的形式,我们构建了 AS-V2 数据集,其中包含 12.7 万个高质量的关系对话样本,以解锁多模态大语言模型(MLLMs)的 ReC 能力。
全视模型 v2 (ASMv2):我们开发了 ASMv2,它整合了关系对话能力,同时保持强大的通用能力。它具备定位和指代能力,在区域级任务上表现出最先进的性能。此外,该模型可以自然地以开放式方式适应场景图生成任务。
基于循环的关系探测评估 (CRPE) 基准:我们构建了一个名为基于循环的关系探测评估(CRPE)的基准,这是第一个涵盖关系三元组 (主体, 谓词, 客体)
所有元素的基准,为关系理解能力的评估提供了一个系统的平台。
本项目基于 Apache 2.0 许可证 发布。
如果您在研究中发现本项目有用,请考虑 引用:
@article{wang2023allseeing, title={The All-Seeing Project: Towards Panoptic Visual Recognition and Understanding of the Open World}, author={Wang, Weiyun and Shi, Min and Li, Qingyun and Wang, Wenhai and Huang, Zhenhang and Xing, Linjie and Chen, Zhe and Li, Hao and Zhu, Xizhou and Cao, Zhiguo and others}, journal={arXiv preprint arXiv:2308.01907}, year={2023} } @article{wang2024allseeing_v2, title={The All-Seeing Project V2: Towards General Relation Comprehension of the Open World}, author={Wang, Weiyun and Ren, Yiming and Luo, Haowen and Li, Tiantong and Yan, Chenxiang and Chen, Zhe and Wang, Wenhai and Li, Qingyun and Lu, Lewei and Zhu, Xizhou and others}, journal={arXiv preprint arXiv:2402.19474}, year={2024} }
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