尝试了局批注,PAM仅使用3B参数,就在多个图像和视坡讽解基准上全面刷新或逼近SOTA,且具备更优的推理效能和显存占用,真正实现机能与轻量的统一。
这些模型往往无法直接输出宰割了局,或必要额表接入segment模型,流程复杂;模型体量通常极度重大,对推算资源要求高,不合用于轻量化、急剧响应的现实场景(如AR/VR、移动端推理等)。
为支持PAM的训练,构建了一个大规模、多档次、高密度的图像与视频语义标注数据集,覆盖分类、诠释、描述、时序事务等多个维度:
对每段视频抽取6关键帧,合成为Storyboard体式的高分辨率图像;使用SoM高亮指标区域,作为提醒疏导;利用关源VLM进行多帧结合推理,天生细节丰硕、功夫感知强的事务描述。
将长视频切分为多个陆续不沉叠的事务片段每段片段沉复Storyboard流程;并在天生描述时递归引入前一段文字内容,让字幕连贯衔接,保障高低文一致性。
此表,PAM初创了区域级的流式视频字幕能力,不仅能持续描述一个物体的行为,还能在陆续事务中维持高杜罪义一致性,展示了壮大的现实利用潜力。
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