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原标题:ECCV 2024 | 提升GPT-4V、Gemini检测任务性能,你需要这种提示范式
关键字:物体,提示,任务,目标,冲浪板
文章来源:机器之心
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AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文作者来自浙江大学、上海人工智能实验室、香港中文大学、悉尼大学和牛津大学。作者列表:吴逸璇,王逸舟,唐诗翔,吴文灏,贺通,Wanli Ouyang,Philip Torr,Jian Wu。其中,共同第一作者吴逸璇是浙江大学博士生,王逸舟是上海人工智能实验室科研助理。通讯作者唐诗翔是香港中文大学博士后研究员。
多模态大模型(Multimodal Large Language Models,MLLMs)在不同的任务中表现出了令人印象深刻的能力,尽管如此,这些模型在检测任务中的潜力仍被低估。在复杂的目标检测任务中需要精确坐标时,MLLMs 带有的幻觉又让它常常错过目标物体或给出不准确的边界框。为了让 MLLMs 赋能检测,现有的工作不仅需要收集大量高质量的指令数据
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