研究发现,视觉语言模型(VLMs)在回答问题时常常关注错误的图像区域。通过引入“答案驱动注意力”这一新指标,分析了多个流行的VLMs(如LLaVA、InstructBLIP和MiniGPT-4),并提出了提升模型性能的建议。
本文介绍了一种基于简单的深度架构的策略,通过精细地设计架构的每个组件以及有效训练来实现人物重新识别的最佳实践。该方法能够比复杂的具有补充部件的方法更好地定位和对齐具有识别性的图像区域,并提出了一种类似于隐式注意力机制的训练表示方法。经过在四个基准数据集上的广泛评估,该方法可以比其他复杂方法更好地实现人物重新识别。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。