大型视觉语言模型OMG-LLaVA：图像级、目标级和像素级的推理和理解任务统一

当前普遍的分割方法擅长像素级的图像和视频理解，但缺乏推理能力，且不能通过文本指令进行控制。大型视觉-语言模型虽展现出基于视觉的对话和推理能力的强大，却缺失像素级理解，且难以接受视觉提示。 昆仑天工首发提出OMG-LLaVA框架，将强大的像素级视觉理解与推理能力相结合，可以接受各种视觉和文本提示以实现灵活的用户交互， 它将图像级、目标级和像素级的推理和理解任务统一在一个模型中。

读论文是学习新知识的最快途径，研梦非凡于11月8日晚（周五），邀请了多模态专家王导师，为大家独家详解 《顶会新方向！CVPR+NeurIPS：分割大模型》 ，从 OMG-Llava框架 到 O MG-Seg编码器 ， 重点讲解OMG-Llava的模型架构以及实验 ， 包括两篇顶会论文的分析解读， 最后代码演示 ，一节课速通分割大模型，领会顶会idea！

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直播课内容预览

NeurIPS‘24 《OMG-LLaVA : Bridging Image-level,Object-level,Pixel-level Reasoning and Understanding》

一、研究背景

1. 关注问题

• 普遍的分割方法
• 大型视觉-语言多模态模型

2. 主要贡献

• 提出OMG-LLaVA
• 使用通用分割方法作为视觉编码器
• 感知先验嵌入

二、相关工作

CVPR'24 《OMG-Seg : Is One Model Good Enough For All Segmentation?》

1. 多模态大语言模型MLLMs

• 仅具有图像级能力的MLLMs
• 具有目标级能力的MLLMs
• 具有像素级能力的MLLMs
• 具有目标级和像素级能力但系统非常复杂的MLLMs
• OMG-LLaVA的架构

2. 视觉分割任务

• 语义分割
• 实例分割
• 全景分割

3. 分割模型的对比

三、方法：OMG-Llava

1. Framework
2. OMG Decoder
3. 感知先验嵌入
4. Training

四、实验

1. 训练与测试
2. 数据集设置
3. 实现细节
4. 实验结果

五、总结和未来研究方向

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直播导师介绍

王导师

【学术背景】拥有丰富的深度学习研究、论文发表经验，多篇SCI论文、EI会议论文（一作）

【研究方向】大语言模型、视觉语言模型、多模态学习，以及自然语言处理、进化算法等

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