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LLaVA-Grounding: 大型多模态模型的基于视觉的聊天
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究人员创造了一个用于基础视觉聊天的数据集，并引入了一个名为Grounding-Bench的基准。他们提出了一种模型设计，通过将分割模型与语言模型相连接来支持GVC和各种类型的视觉提示。实验结果表明，他们的模型在Grounding-Bench上表现优异，并在经典的基准测试中也取得了有竞争力的性能。
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关键要点
- 研究人员创造了一个用于基础视觉聊天（GVC）的数据集。
- 引入了一个名为Grounding-Bench的基准，以评估GVC的能力。
- 提出了一种模型设计，将分割模型与语言模型相连接，以支持GVC和各种视觉提示。
- 实验结果显示，该模型在Grounding-Bench上表现优异。
- 模型在经典基准测试中，如RefCOCO/+/g和Flickr30K实体中也取得了有竞争力的性能。
- 代码将在指定的URL发布。
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