視覺語言時代新基準
視覺語言模型屢屢出現新突破，但ViT仍是圖像編碼器的首選網絡結構。
字節提出新基礎模型——ViTamin，專為視覺語言時代設計。
在使用相同的數據集和訓練方案時，ViTamin在ImageNet零樣本準確率上比ViT提高了2.0%。
此外在分類、檢索、開放詞匯檢測和分割、多模態大語言模型等60個不同基準上都表現出了良好的結果。
當進一步擴展參數規模時，ViTamin-XL僅有436M參數，卻達到了82.9%的ImageNet零樣本準確率，超過了擁有十倍參數（4.4B）的EVA-E。
最終這一成果，入選計算機視覺頂會CVPR2024。
視覺語言時代新基準
在視覺語言時代下，如何設計一個更好可擴展的視覺模型？
在ImageNet時代，新的視覺模型在ImageNet數據集得以驗證，也造就了不斷有新的視覺模型涌現。但在視覺語言時代，新的視覺模型鮮為人見。
此外，基于現有常見視覺模型，在面對比ImageNet數據規模還大的情況下表現又是如何？研究團隊們測試了幾種常見模型，包括純Transformer的ViT，純卷積網絡的ConvNeXt，以及混合卷積和Transformer的CoAtNet。
最終在一個公開的數據集上進行了系統性的訓練和比較，得出了一些關鍵發現：
- 第一，模型的擴展性：由于可擴展的自注意力機制，ViT能最好地適應不同規模的任務。
- 第二，數據的擴展性：隨著訓練數據的增加，所有模型的性能都有所提升。
- 第三，特征的分辨率：在訓練過程中，模型需要理解更廣泛的信息，而不僅僅是簡單的類別標簽。因此，提取的特征的分辨率對模型的預測能力有很大影響。
- 第四，混合架構：在一般情況下，CoAtNet表現優于其他模型，但將其擴展到處理數十億數據可能會有一些挑戰。
基于這些發現，研究人員設計了ViTamin模型。
它采用了三個階段的混合架構。前兩個階段使用了輕量級的MBConv Blocks，第三個階段包含了可擴展的Transformer Blocks。
具體來說，一張圖片首先經過卷積stem處理，得到2倍降采樣的特征圖。
然后，這個特征圖經過第一階段，由兩個MBConv-LN Blocks組成，接著經過第二階段，由四個MBConv-LN Blocks組成，然后降采樣得到16倍降采樣的二維特征。
接下來，這些特征被展平成一維，并輸入到第三階段，該階段由N_B個TFB-GeGLU Block組成。最后，通過對比圖像特征和語言特征，來學習對比損失函數。
作者們致力于簡單有效的scaling law，只考慮模型的寬度C和模型第三階段的深度N_B，因此在scaling到更大的模型中，通過模型的參數規模可以直接反推需要多大的寬度和深度，進而實現模型的scaling。
多項SOTA
在零樣本性能上面，研究結果顯示，ViTamin-L的零樣本ImageNet準確率比ViT-L/14高出了2.0%。
當將特征分辨率增加到576個patch時，ViTamin-L的準確率進一步提高到了81.8%，比之前的ViT-L/14 CLIPA-v2高出了1.5%。在38個數據集的平均性能上，ViTamin-L比ViT-H/14模型高出了0.4%，而且參數數量只有ViT-H/14的一半。
此外，當進一步擴大模型規模時，參數量為436M的ViTamin-XL達到了82.9%的ImageNet零樣本準確率，超過了4.4B參數量的EVA-E取得的82.0%。
作者們進一步驗證了ViTamin模型對下游任務而言是個強大的視覺編碼器。
作者們引入了一系列下游任務，包括開放詞匯檢測和分割，以及多模態大模型（LMMs）。
ViTamin在開放詞匯檢測任務OV-LVIS上，相比比ViT-L模型能提高了3.1%。ViTamin在8個開放詞匯分割任務中，相比ViT-L平均提升了2.6%。
ViTamin能直接遷移到多模態大模型諸如LLaVA上，并在12個多模態問答等基準上表現出色。值得注意的是，ViTamin在7個開放詞匯分割基準上創造了新SOTA。
在這項工作中，作者們建立了主流視覺模型在視覺語言情境下的評估基準，并對它們進行了重新基準測試。作者們從數據可擴展性、模型可擴展性、特征分辨率和混合架構四個方面考察了主流的視覺模型。
這四個方面的關鍵發現為ViTamin的設計提供指導，ViTamin模型不僅在零樣本ImageNet準確率和平均38個數據集準確率方面全面超越ViT，而且在包括開放詞匯檢測和分割以及大型多模態模型在內的22個下游任務上達到了最新的技術水平。
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論文鏈接：
https://arxiv.org/pdf/2404.02132.pdf
項目主頁:
https://beckschen.github.io/vitamin
本文鏈接：字節發布視覺基礎模型ViTamin，多項任務實現SOTA，入選CVPR2024http://www.sq15.cn/show-2-5471-0.html
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