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大规模自回归图像模型的可扩展预训练

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内容提要

本论文介绍了AIM，一种基于自回归目标预训练的视觉模型集合。AIM使用20亿图像进行预训练，获得了70亿参数的模型。在ImageNet-1k上，使用冻结的主干，AIM实现了84.0%的准确率。AIM的预训练类似于LLM，无需图像特定策略来稳定规模化训练。

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标签

AIM 准确率 图像特定策略 自回归目标预训练 视觉模型集合
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