当前普遍的分割方法擅长像素级的图像和视频理解，但缺乏推理能力，且不能通过文本指令进行控制。大型视觉-语言模型虽展现出基于视觉的对话和推理能力的强大，却缺失像素级理解，且难以接受视觉提示。**昆仑天工首发提出OMG-LLaVA框架，将强大的像素级视觉理解与推理能力相结合，可以接受各种视觉和文本提示以实现灵活的用户交互，**它将图像级、目标级和像素级的推理和理解任务统一在一个模型中。

读论文是学习新知识的最快途径，研梦非凡于11月8日晚（周五），邀请了多模态专家王导师，为大家独家详解**《顶会新方向！CVPR+NeurIPS：分割大模型》，从OMG-Llava框架到O****MG-Seg编码器**，**重点讲解OMG-Llava的模型架构以及实验，****包括两篇顶会论文的分析解读，**最后代码演示，一节课速通分割大模型，领会顶会idea！

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一、研究背景

1. 关注问题

• 普遍的分割方法

• 大型视觉-语言多模态模型

2. 主要贡献

• 提出OMG-LLaVA

• 使用通用分割方法作为视觉编码器

• 感知先验嵌入

二、相关工作

CVPR’24_《OMG-Seg : Is One Model Good Enough For All Segmentation?》_

1. 多模态大语言模型MLLMs

• 仅具有图像级能力的MLLMs

• 具有目标级能力的MLLMs

• 具有像素级能力的MLLMs

• 具有目标级和像素级能力但系统非常复杂的MLLMs

• OMG-LLaVA的架构

2. 视觉分割任务

• 语义分割

• 实例分割

• 全景分割

3. 分割模型的对比

三、方法：OMG-Llava

1. Framework

2. OMG Decoder

3. 感知先验嵌入

4. Training

四、实验

1. 训练与测试

2. 数据集设置

3. 实现细节

4. 实验结果

大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

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