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港中文提出LISA大模型:解锁多模态大模型“推理分割”能力

本篇文章分享论文 LISA: Reasoning Segmentation via Large Language Model ,由香港中文大学提出 LISA 大模型,解锁多模态大模型“推理分割”能力。...此外,进一步使用239个推理分割数据进行微调训练还能显著提升LISA在推理分割任务上的性能。...而且LISA还表现出高效的训练特性,只需在8张具有24GB显存的3090显卡上进行10,000次训练迭代,即可完成7B模型的训练。...LISA在训练过程中使用了自回归交叉熵损失函数,以及对分割结果监督的BCE和DICE损失函数。...在有复杂情景的ReasonSeg数据集上,LISA显著领先于其他相关工作(如Table 1),进一步证明其出色的推理分割能力。

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