論文の概要: Vision Generalist Model: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09954v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 17:23:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:03.167046
• Title: Vision Generalist Model: A Survey
• Title（参考訳）: Vision Generalist Model: A Survey
• Authors: Ziyi Wang, Yongming Rao, Shuofeng Sun, Xinrun Liu, Yi Wei, Xumin Yu, Zuyan Liu, Yanbo Wang, Hongmin Liu, Jie Zhou, Jiwen Lu,
• Abstract要約: 本稿では、ビジョンジェネラリストモデルの概要を概観し、その分野におけるその特性と能力について考察する。 関連ドメインへの簡単な探索を行い、相互接続と潜在的なシナジーに光を当てます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.49797517847132
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, we have witnessed the great success of the generalist model in natural language processing. The generalist model is a general framework trained with massive data and is able to process various downstream tasks simultaneously. Encouraged by their impressive performance, an increasing number of researchers are venturing into the realm of applying these models to computer vision tasks. However, the inputs and outputs of vision tasks are more diverse, and it is difficult to summarize them as a unified representation. In this paper, we provide a comprehensive overview of the vision generalist models, delving into their characteristics and capabilities within the field. First, we review the background, including the datasets, tasks, and benchmarks. Then, we dig into the design of frameworks that have been proposed in existing research, while also introducing the techniques employed to enhance their performance. To better help the researchers comprehend the area, we take a brief excursion into related domains, shedding light on their interconnections and potential synergies. To conclude, we provide some real-world application scenarios, undertake a thorough examination of the persistent challenges, and offer insights into possible directions for future research endeavors.
• Abstract（参考訳）: 近年,自然言語処理におけるジェネラリストモデルの大きな成功を目の当たりにしている。 ジェネラリストモデルは、大量のデータで訓練された一般的なフレームワークであり、様々な下流タスクを同時に処理することができる。 コンピュータービジョンのタスクにこれらのモデルを応用する研究が増えている。 しかし、視覚タスクの入力と出力はより多様であり、それらを統一表現として要約することは困難である。 本稿では,ビジョンジェネラリストモデルの概要を概観し,その分野における特徴と能力について考察する。 まず、データセット、タスク、ベンチマークを含む背景をレビューします。 次に,既存の研究で提案されているフレームワークの設計について検討するとともに,その性能向上のためのテクニックについても紹介する。 研究者たちはこの領域の理解を深めるために、関連ドメインへの簡単な探索を行い、相互接続と潜在的なシナジーに光を当てます。 結論として、現実のアプリケーションシナリオを提供し、永続的な課題を徹底的に検討し、将来の研究の方向性についての洞察を提供する。

関連論文リスト

• How Vision-Language Tasks Benefit from Large Pre-trained Models: A Survey [59.23394353614928]
  近年、事前訓練されたモデルが台頭し、視覚言語タスクの研究が進められている。 事前訓練されたモデルの強力な能力に触発されて、古典的な課題を解決するために新しいパラダイムが登場した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T07:29:04Z)
• Exploring the Effectiveness of Object-Centric Representations in Visual Question Answering: Comparative Insights with Foundation Models [24.579822095003685]
  下流視覚質問応答(VQA)における表現学習に関する実証的研究を行った。 我々はOCモデルと代替アプローチの利点とトレードオフを徹底的に検討する。 両パラダイムの強みを活用するための,有望な道を見つける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T12:26:08Z)
• Data-efficient Large Vision Models through Sequential Autoregression [58.26179273091461]
  限られたデータセットに基づいて,効率的な自己回帰に基づく視覚モデルを構築する。 このモデルは,高レベル・低レベルのセマンティック理解の両方にまたがる視覚的タスクにおいて,その習熟度をいかに達成するかを実証する。 我々の経験的評価は、モデルが様々なタスクに適応する際の機敏さを強調し、パラメータフットプリントの大幅な削減を図った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T13:41:53Z)
• Review of Large Vision Models and Visual Prompt Engineering [50.63394642549947]
  レビューは、大きな視覚モデルと視覚プロンプトエンジニアリングのためにコンピュータビジョン領域で使用される手法を要約することを目的としている。 本稿では、視覚領域における影響力のある大規模モデルと、これらのモデルに使用される一連のプロンプトエンジニアリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T08:48:49Z)
• Summary-Oriented Vision Modeling for Multimodal Abstractive Summarization [63.320005222549646]
  マルチモーダル抽象要約(MAS)は、マルチモーダルデータ(テキストとビジョン)から簡潔な要約を作成することを目的としている。 本稿では,要約指向の視覚的特徴によって要約品質を改善することを提案する。 中高、低低、ゼロリソースのシナリオをカバーする44言語の実験は、提案手法の有効性と優位性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T09:05:26Z)
• Causal Reasoning Meets Visual Representation Learning: A Prospective Study [117.08431221482638]
  解釈可能性の欠如、堅牢性、分布外一般化が、既存の視覚モデルの課題となっている。 人間レベルのエージェントの強い推論能力にインスパイアされた近年では、因果推論パラダイムの開発に多大な努力が注がれている。 本稿では,この新興分野を包括的に概観し,注目し,議論を奨励し,新たな因果推論手法の開発の急激さを先導することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T02:22:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。