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所属分类： 科技创新

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最后点入：2025-11-19 13:53:28 · 加入时间：2025-11-19 13:53:27

网站关键词(77个字符):
灵感实验室、 多模态视觉大模型、 分割模型、 Glint、 MVT、 VLM、 RefSeg、 Glint、 RefSeg、 视觉理解、 分割任务、 SOTA、 大模型、 机器视觉、

网站描述词(74个字符):
GlintMVT是灵感实验室推出的多模态视觉大模型，包含MVT-VLM、Glint-RefSeg等创新模型，在视觉理解和分割任务上达到SOTA水平。

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灵 感 实 验 室 灵 感 实 验 室 灵 感 算 法 实 验 室 ， 聚 焦 于 视 觉 及 相 关 模 态 特 征 表 达 与 应 用 。 主 要 研 究 方 向 有 视 觉 基 础 大 模 型 、 多 模 态 大 模 型 、 图 文 多 模 态 表 征 、 大 规 模 分 布 式 训 练 等 。 首 页 B l o g 灵 感 团 队 体 验 M V T v 1 . 5 发 布 ， 视 觉 基 础 模 型 G l i n t M V T 升 级 ， 局 部 和 文 字 特 征 再 增 强 ！ G i t H u b H u g g i n g F a c e 灵 感 G L I N T G l i n t R e f S e g G l i n t M V T M V T V L M G l i n t M E M V T f e a t M V T c l s M V T d e t A L I P D e G L A R W K V C L I P R e a l S y n U n i M E G l i n t M V T G l i n t M E 灵 感 M V T 由 来 C N N 结 构 主 要 用 于 各 种 专 业 视 觉 模 型 ， 一 般 需 要 从 头 搜 集 专 业 数 据 训 练 ， 搜 集 各 种 专 业 数 据 费 时 费 力 。 随 着 大 模 型 兴 起 ， 研 究 人 员 发 现 通 过 大 量 多 样 化 数 据 训 练 的 预 训 练 模 型 可 以 容 易 地 泛 化 到 各 种 专 业 任 务 。 因 此 我 们 设 计 了 M V T ( M a r g i n b a s e d p r e t r a i n e d V i s i o n T r a n s f o r m e r ) ， 我 们 将 该 模 型 命 名 为 “ 灵 感 ” ， 该 模 型 通 过 大 量 图 像 数 据 训 练 具 备 了 较 好 的 泛 化 性 ， 并 在 各 种 专 业 下 游 任 务 中 取 得 比 基 于 C N N 模 型 更 好 的 结 果 。 优 势 “ 灵 感 ” 模 型 使 用 大 量 图 像 数 据 预 训 练 ， 使 得 模 型 对 图 像 具 有 很 好 的 表 达 能 力 和 泛 化 性 ， 因 此 它 能 被 使 用 到 各 种 下 游 的 视 觉 任 务 中 提 升 下 游 模 型 的 效 果 。 作 为 视 觉 基 础 模 型 ， 可 以 通 过 线 性 探 测 或 下 游 任 务 的 效 果 表 征 视 觉 基 础 模 型 的 效 果 。 线 性 探 测 （ L i n e a r P r o b i n g ） 是 一 种 用 于 评 估 预 训 练 模 型 性 能 的 方 法 ， 通 过 替 换 模 型 的 最 后 一 层 为 线 性 层 并 保 持 其 余 部 分 不 变 。 在 此 过 程 中 ， 仅 训 练 这 个 线 性 层 ， 以 测 试 模 型 的 表 征 学 习 能 力 。 我 们 对 比 了 C L I P 和 O p e n C L I P 在 2 6 个 分 类 测 试 集 中 线 性 探 测 的 结 果 ， 同 等 模 型 下 我 们 平 均 准 确 率 比 O p e n C L I P 高 2 . 3 % ， 比 C L I P 高 1 . 1 % 。 D A T A S E T G l i n t M V T C L I P O P N C L I P C I F A R 1 0 0 9 2 . 0 8 7 . 5 8 7 . 9 V O C 2 0 0 7 9 2 . 5 8 9 . 6 9 1 . 7 E u r o S A T 9 9 . 1 9 8 . 2 9 7 . 1 K I T T I 7 8 . 2 6 4 . 7 7 7 . 5 好 用 的 引 用 分 割 模 型 好 用 的 引 用 分 割 模 型 G l i n t R e f S e g N O . 1 G i t H u b H u g g i n g F a c e G l i n t R e f S e g 是 我 们 基 于 “ 灵 感 ” 训 练 的 引 用 表 达 分 割 模 型 ， 它 将 M V T v 1 . 1 （ M L C D ） 作 为 视 觉 编 码 器 ， 同 时 结 合 大 语 言 模 型 和 S A M 解 码 器 ， 可 以 根 据 用 户 指 令 给 出 图 像 中 对 应 物 体 的 分 割 掩 膜 。 普 通 的 分 割 模 型 需 要 在 构 建 模 型 前 定 义 出 需 要 分 割 物 体 的 类 别 ， 采 集 对 应 数 据 进 行 训 练 。 而 G l i n t R e f S e g 利 用 大 模 型 的 能 力 可 以 分 割 任 何 类 别 的 物 体 而 无 需 特 别 搜 集 训 练 。 相 比 其 他 R E S 任 务 的 模 型 ， G l i n t R e f S e g 取 得 了 当 前 的 S O T A ( 最 好 结 果 ) 。 用 户 给 出 一 张 图 和 一 个 描 述 ， 模 型 就 可 以 根 据 描 述 给 出 对 应 分 割 掩 膜 。 立 即 体 验 G l i n t R e f S e g 普 通 分 割 模 型 R e f C O C O S e g m e n t a t i o n E v a l u a t i o n R e s u l t s R e f C O C O 是 一 个 R E S 数 据 集 ， 测 试 指 标 O v e r a l l I n t e r s e c t i o n o v e r U n i o n ( o I o U ) ， 计 算 的 预 测 掩 膜 与 真 值 掩 膜 交 集 面 积 与 总 并 集 面 积 的 比 值 。 D A T A S E T S p l i t G l i n t R e f S e g E V F S A M G L a M M V i s i o n L L M v 2 L I S A R e f C O C O v a l 8 3 . 6 8 2 . 4 7 9 . 5 7 9 . 2 7 4 . 9 R e f C O C O + t e s t A 8 2 . 9 8 0 . 0 7 8 . 7 7 5 . 8 7 0 . 8 R e f C O C O g t e s t 8 0 . 5 7 8 . 3 7 4 . 9 7 4 . 8 7 0 . 6 基 于 灵 感 ， 可 以 让 你 的 下 游 任 务 更 强 大 基 于 灵 感 ， 可 以 让 你 的 下 游 任 务 更 强 大 M V T V L M 立 即 体 验 在 开 源 V L M 框 架 L L a V A N e X T 中 使 用 M V T V L M 作 为 图 像 编 码 器 ， Q w e n 作 为 大 语 言 模 型 ， 可 以 取 得 比 其 他 图 像 编 码 器 更 好 的 结 果 ， 相 关 代 码 已 经 合 并 到 L L a V A N e X T 工 程 中 。 D A T A S E T M V T v 1 . 5 M V T v 1 . 1 C L I P S i g L I P A I M v 2 C h a r t Q A 7 8 . 0 8 6 7 . 8 4 6 6 . 5 2 6 9 . 2 8 7 2 . 7 2 D o c V Q A 8 7 . 3 8 7 6 . 4 6 7 5 . 2 1 7 6 . 7 1 7 7 . 1 9 I n f o V Q A 5 3 . 1 5 4 3 . 4 8 3 8 . 8 8 4 1 . 3 8 3 5 . 4 4 O C R B e n c h 6 0 7 . 0 0 5 3 1 . 0 0 5 2 5 . 0 0 5 5 4 . 0 0 5 7 2 . 0 0 H u g g i n g F a c e M V T f e a t 立 即 体 验 将 G l i n t M V T 直 接 用 于 图 像 特 征 提 取 即 可 提 升 图 片 检 索 能 力 ， 在 I n s h o p 数 据 集 上 ， G l i n t M V T f e a t 的 首 位 召 回 率 超 过 最 好 的 其 他 方 法 。 D A T A S E T M V T v 1 S T I R M G A H y p V i T H y p D I N O C C L I n S h o p 9 6 . 7 9 5 9 4 . 3 9 2 . 5 9 2 . 4 9 2 . 3 1 H u g g i n g F a c e M V T d e t 应 用 G l i n t M V T 做 主 干 网 络 ， 训 练 检 测 或 分 割 模 型 ， 检 测 平 均 精 度 在 学 术 界 通 用 测 试 集 C O C O 和 L V I S 上 相 比 其 他 主 干 网 络 有 7 % 的 提 升 。 D A T A S E T M V T v 1 . 5 M V T v 1 . 1 D I N O v 2 S i g L I P C O C O 检 测 3 8 . 9 3 5 . 6 3 1 . 6 3 5 . 0 C O C O 分 割 3 1 . 5 2 8 . 6 2 4 . 3 2 8 . 1 L V I S 检 测 2 6 . 5 2 2 . 1 1 8 . 7 2 1 . 8 L V I S 分 割 2 1 . 4 1 7 . 8 1 4 . 1 1 7 . 3 M V T c l s 应 用 G l i n t M V T 做 主 干 网 络 ， 训 练 分 类 模 型 ， 可 以 提 升 分 类 准 确 率 。 在 全 参 数 微 调 设 置 下 ， G l i n t M V T c l s 在 I m a g e N e t 1 K 分 类 测 试 集 达 到 了 8 7 . 1 % 的 准 确 率 。 M e t h o d M V T v 1 . 1 D I N O v 2 C L I P O P E N C L I P L i n e a r P r o b e 8 7 . 1 8 6 8 5 . 4 8 4 . 8 5 灵 感 M E 由 来 搜 索 在 广 告 电 商 等 场 景 应 用 广 泛 ， 过 去 一 般 只 在 同 一 模 态 中 进 行 搜 索 ， 如 文 搜 文 、 图 搜 图 。 随 着 C L I P 的 提 出 ， 各 种 多 模 态 表 征 的 方 法 相 继 提 出 ， 我 们 也 跟 进 相 关 的 方 法 ， 同 时 针 对 在 实 际 应 用 中 各 种 短 板 进 行 提 升 ， 形 成 了 灵 感 图 文 多 模 态 表 征 模 型 系 列 ( G l i n t M E ) 。 特 点 灵 感 图 文 多 模 态 表 征 模 型 可 以 将 文 本 和 图 片 表 达 到 同 一 特 征 空 间 ， 可 以 应 用 在 图 文 互 搜 等 场 景 中 。 针 对 现 实 应 用 场 景 中 全 局 效 果 和 否 定 词 、 组 分 缺 失 、 属 性 、 数 量 、 关 系 等 针 对 性 的 问 题 ， 我 们 提 出 了 一 系 列 优 化 算 法 和 数 据 集 ， 并 已 开 源 。 立 即 体 验 多 模 态 表 征 系 列 多 模 态 表 征 系 列 U n i M E 相 关 文 献 U n i M E 是 一 个 面 向 M L L M s 的 两 阶 段 统 一 多 模 态 表 征 学 习 框 架 。 在 文 本 判 别 知 识 蒸 馏 阶 段 ， U n i M E 借 助 强 大 的 教 师 模 型 来 增 强 M L L M 中 L L M 语 言 组 件 的 嵌 入 能 力 。 在 困 难 负 样 本 增 强 指 令 微 调 阶 段 ， 我 们 减 轻 错 误 负 例 的 污 染 的 同 时 在 每 个 批 次 中 采 样 多 个 困 难 负 样 本 来 引 导 模 型 关 注 更 具 挑 战 性 的 样 本 。 U n i M E L L a V E 7 B V L M 2 V e c 7 B M M R e t 7 B C l a s s i f i c a t i o n 6 6 . 8 6 5 . 7 6 3 . 5 5 6 V Q A 6 6 . 6 6 5 . 4 6 1 . 1 5 7 . 4 I N D 7 4 . 6 7 5 6 9 . 7 6 8 O O D 6 5 . 8 6 4 . 4 6 1 . 0 5 9 . 1 G i t H u b H u g g i n g F a c e D e G L A 相 关 文 献 D e G L A 是 一 个 为 了 保 证 C L I P 原 始 通 用 性 能 的 前 提 下 增 强 其 组 合 理 解 能 力 的 框 架 。 我 们 在 全 局 对 齐 过 程 中 整 合 了 自 我 蒸 馏 机 制 来 保 留 模 型 原 始 的 通 用 能 力 。 此 外 ， 我 们 引 入 基 于 图 像 和 文 本 的 局 部 对 比 损 失 来 提 高 模 型 的 组 合 理 解 能 力 。 D e G L A C E C L I P S t r u c t u r e C L I P N e g C L I P V A L S E A v g 7 4 . 1 7 2 . 2 6 9 . 1 7 1 . 7 A R O A v g 8 6 . 1 8 1 . 2 8 2 8 2 . 1 Z e r o s h o t C l a s s i f i c a t i o n 5 8 . 7 4 5 . 7 4 3 . 8 5 8 . 1 L i n e a r P r o b e A v g 7 9 . 9 7 7 . 6 7 2 . 7 7 9 . 5 G i t H u b R e a l S y n 相 关 文 献 R e a l S y n 数 据 集 是 基 于 互 联 网 爬 取 的 图 文 交 错 文 档 构 建 的 包 含 真 实 和 合 成 文 本 的 大 规 模 图 文 数 据 集 。 R e a l S y n 有 三 个 规 模 ： 1 5 M ， 3 0 M ， 和 1 0 0 M 。 每 一 个 图 片 同 时 配 有 一 个 合 成 描 述 文 本 以 及 3 个 检 索 得 到 的 真 实 描 述 文 本 。 R e a l S y n 1 0 0 M R e a l S y n 1 5 M L A I O N 1 0 0 M L A I O N 1 5 M L i n e a r P r o b e 7 5 . 8 7 1 . 4 7 4 . 4 6 9 . 8 Z e r o s h o t C l a s s i f i c a t i o n 5 6 . 2 4 7 . 9 5 3 . 9 4 2 . 7 Z e r o s h o t R o b u s t n e s s 4 2 . 7 3 1 . 5 3 9 . 9 2 7 . 2 G i t H u b H u g g i n g F a c e R W K V C L I P 相 关 文 献 R W K V C L I P 是 第 一 个 由 R W K V 驱 动 的 视 觉 语 言 表 征 学 习 模 型 ， 它 将 T r a n s f o r m e r 的 有 效 并 行 训 练 与 R N N 的 有 效 推 理 相 结 合 。 R W K V C L I P A L I P D e C L I P C L I P L i n e a r P r o b e 7 4 . 1 7 2 . 2 6 8 . 7 6 3 . 0 Z e r o s h o t C l a s s i f i c a t i o n 4 4 . 4 4 1 . 7 4 1 . 3 3 1 . 8 M S C O C O R @ 1 4 2 . 2 3 8 . 1 2 3 . 4 1 6 . 9 G i t H u b H u g g i n g F a c e A L I P 相 关 文 献 A L I P 是 一 种 自 适 应 语 言 图 像 预 训 练 框 架 ， 它 整 合 了 来 自 原 始 文 本 和 合 成 描 述 的 监 督 。 A L I P 引 入 语 言 一 致 性 门 和 描 述 一 致 性 门 在 训 练 过 程 中 动 态 调 整 样 本 的 权 重 。 同 时 引 入 自 适 应 对 比 损 失 来 降 低 噪 声 数 据 的 影 响 ， 并 提 高 预 训 练 数 据 的 效 率 。 A L I P H i C L I P D e C L I P C L I P L i n e a r P r o b e 7 2 . 2 6 7 . 2 6 8 . 7 6 3 . 0 Z e r o s h o t C l a s s i f i c a t i o n 4 1 . 7 4 1 . 8 4 1 . 3 3 1 . 8 M S C O C O R @ 1 3 8 . 1 2 7 . 4 2 3 . 4 1 6 . 9 G i t H u b 灵 感 团 队 灵 感 团 队 冯 子 勇 主 要 研 究 机 器 学 习 、 深 度 学 习 、 计 算 机 视 觉 。 现 灵 感 系 列 模 型 负 责 人 ， 带 领 团 队 完 成 灵 感 G l i n t M V T 系 列 模 型 研 发 。 研 究 表 征 学 习 理 论 并 将 其 应 用 于 灵 感 模 型 中 。 个 人 日 常 爱 吃 美 食 和 探 索 新 事 物 。 王 雨 濛 拥 有 1 5 年 行 业 经 验 ， 专 注 于 人 工 智 能 技 术 的 研 究 与 应 用 。 在 灵 感 大 模 型 研 发 过 程 中 主 导 了 训 练 工 程 ， 开 发 了 大 部 分 的 训 练 算 法 以 及 数 据 清 洗 流 程 。 擅 长 设 计 各 类 算 法 解 决 实 际 问 题 ， 乐 于 分 析 和 解 决 各 类 复 杂 B u g 。 喜 欢 健 身 、 研 究 百 科 、 喜 欢 古 典 音 乐 。 安 翔 专 注 于 计 算 机 视 觉 领 域 的 算 法 开 发 与 前 沿 研 究 ， 是 知 名 开 源 人 脸 识 别 框 架 I n s i g h t F a c e 的 贡 献 者 之 一 。 在 灵 感 研 发 中 ， 主 要 负 责 视 觉 基 座 模 型 的 训 练 ， 主 攻 分 布 式 训 练 加 速 和 视 觉 基 座 表 征 优 化 。 业 余 时 间 ， 热 爱 游 泳 ， 享 受 运 动 带 来 的 乐 趣 与 放 松 。 赵 永 乐 主 攻 图 像 识 别 、 多 模 态 大 模 型 与 强 化 学 习 算 法 。 在 灵 感 研 发 中 负 责 算 法 方 向 把 握 与 模 型 方 案 设 计 ， 偏 好 通 用 图 像 理 解 与 智 能 体 任 务 规 划 ， 最 爱 喝 拿 铁 ， 看 足 球 比 赛 偶 尔 踢 球 放 松 。 谢 尹 单 线 程 w o r k e r ， 负 责 在 灵 感 V L M 中 将 视 觉 与 语 言 进 行 高 效 连 接 ， 促 使 视 觉 和 语 言 部 件 在 有 限 数 据 下 实 现 相 互 融 合 与 理 解 。 擅 长 利 用 大 规 模 算 力 集 群 和 海 量 数 据 进 行 模 型 预 训 练 研 究 。 平 日 爱 好 读 书 与 黑 咖 。 闫 梓 祯 拥 有 多 年 A I 工 程 化 经 验 ， 曾 带 领 团 队 研 发 推 理 引 擎 、 向 量 数 据 库 以 及 数 据 与 训 练 平 台 等 核 心 基 础 设 施 。 现 聚 焦 于 A I I n f r a 方 向 ， 负 责 灵 感 模 型 的 训 推 优 化 与 应 用 落 地 工 作 。 日 常 喜 欢 “ 调 戏 ” 大 模 型 ， 沉 迷 提 示 词 改 写 无 法 自 拔 。 于 杰 专 注 “ 折 腾 ” A I 领 域 “ 3 0 年 ” ， 特 别 是 深 度 学 习 工 程 化 ， 对 L L M 、 V L M 等 大 规 模 模 型 和 传 统 C V 的 小 规 模 模 型 落 地 工 程 化 有 较 为 深 入 的 研 究 ， 在 灵 感 中 负 责 工 程 化 落 地 的 相 关 工 作 ， 在 折 腾 A I 之 余 也 会 抽 出 时 间 来 对 各 类 游 戏 进 行 鉴 赏 。 杨 铠 成 主 要 研 究 多 模 态 表 征 学 习 、 面 向 F o u n d a t i o n M o d e l 的 知 识 蒸 馏 、 海 量 数 据 构 建 与 清 洗 等 方 向 。 主 导 G l i n t M E 系 列 模 型 探 索 与 训 练 。 日 常 化 身 无 情 的 论 文 阅 读 机 , 喜 爱 各 类 美 食 以 及 睡 大 觉 。 典 型 案 例 典 型 案 例 K 罗 我 们 从 4 年 前 开 始 在 银 行 网 点 实 现 了 数 十 种 算 法 试 图 解 决 室 内 场 景 下 各 种 行 为 判 断 、 物 体 识 别 ， 但 做 到 一 定 程 度 就 很 难 再 提 高 召 回 率 和 准 确 率 ， 客 户 开 始 抱 怨 ， 规 模 化 落 地 遇 到 了 很 大 困 难 ， 2 3 年 我 们 尝 试 了 灵 感 预 训 练 视 觉 模 型 ， 在 灵 感 团 队 的 帮 助 下 ， 我 们 重 构 了 整 个 训 练 架 构 ， 重 新 训 练 了 我 们 的 多 种 “ 瓶 颈 ” 算 法 ， 结 果 非 常 惊 喜 ！ 在 我 们 训 练 集 不 变 的 情 况 下 （ 甚 至 只 用 了 原 来 一 半 还 少 的 数 据 ） ， 整 个 算 法 的 效 果 终 于 得 到 了 突 破 性 的 进 展 ， 最 终 让 我 们 在 2 4 年 达 成 了 3 0 万 路 镜 头 下 数 十 个 算 法 高 召 回 、 高 准 确 的 运 行 ！ 感 谢 灵 感 模 型 ， 感 谢 灵 感 团 队 。 老 胡 灵 感 大 模 型 联 手 低 代 码 建 模 引 擎 ， 直 接 把 技 战 法 的 上 线 速 度 拉 到 了 “ 即 时 响 应 ” 的 档 位 。 在 某 项 目 现 场 ， 客 户 临 时 抛 出 一 个 高 要 求 ： “ 手 持 鲜 花 、 拿 手 机 拍 照 的 行 为 需 要 立 即 预 警 。 ” 换 作 以 前 ， 这 种 需 求 少 说 也 得 几 天 才 能 上 线 。 而 这 一 次 ， 我 们 只 用 了 两 个 小 时 ， 从 建 模 到 部 署 ， 全 流 程 搞 定 ， 现 场 直 接 上 屏 ， 零 磨 合 上 线 。 靠 的 是 灵 感 大 模 型 在 Z e r o S h o t 下 就 能 精 准 命 中 的 理 解 力 ， 加 上 低 代 码 引 擎 对 业 务 场 景 的 灵 活 适 配 。 不 调 参 、 不 改 代 码 ， 真 正 把 算 法 交 付 的 “ 重 工 程 ” 变 成 了 “ 快 反 应 ” ， 把 传 统 A I 的 “ 人 工 + 智 能 ” 变 成 实 战 中 的 闪 击 。 灵 感 实 验 室 G i t h u b H u g g i n g F a c e 联 系 我 们 m v t . z i y o n g @ g m a i l . c o m C o p y r i g h t © 2 0 2 5 灵 感 实 验 室 京 I C P 备 1 4 0 2 4 4 9 6 号 9

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