如何为语义分割基础模型进行基准测试？

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最近的视觉基础模型在各种任务中展示了高效性，但需要有监督的精调才能有效地执行语义分割任务。本文的主要目标是研究如何对视觉基础模型进行语义分割的基准测试，通过在不同设置下对各种模型进行细调并评估各个设置对性能和训练时间的影响，提出了建议的基准测试设置，以评估视觉基础模型的性能。

视觉语言模型在细粒度的视觉语言概念理解方面存在挑战。研究者提出了一种渐进式流水线和基准测试方法，发现现有模型在细粒度理解上表现不佳。他们提出了一种简单有效的方法来优化模型性能，并在其他基准测试上验证了方法的可迁移性。