深度学习论文: FastVLM: Efficient Vision Encoding for Vision Language Models
深度学习论文: FastVLM: Efficient Vision Encoding for Vision Language Models
FastVLM: Efficient Vision Encoding for Vision Language Models
PDF: https://www.arxiv.org/abs/2412.13303
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks
1 概述
在视觉语言模型（VLM）中，提升输入图像分辨率是增强模型性能的关键，尤其在富文本图像理解任务中尤为显著。然而，主流视觉编码器如视觉 Transformer（ViT）在高分辨率场景下，因标记数量爆炸式增长和编码延迟居高不下而效率骤降。针对不同操作分辨率，VLM 视觉编码器的优化可聚焦于两大核心维度：降低编码延迟，以及最小化传递给大型语言模型
（图片来源网络，侵删）
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