GLaMM-GranD-Pretrained — это модель, предварительно обученная на наборе данных GranD, крупномасштабном наборе данных, созданном с помощью автоматизированного конвейера аннотаций для детального понимания уровня региона и масок сегментации. GranD включает в себя 7,5 млн уникальных концепций, закрепленных в общей сложности в 810 млн регионов, каждый из которых имеет маску сегментации. Чтобы начать работу с GLaMM-GranD-Pretrained, выполните следующие действия: — Бумага: ArXiv. — Репозиторий GitHub: для обновлений: GitHub — GLaMM. — Страница проекта: для подробного обзора и понимания проекта посетите нашу страницу проекта — GLaMM. «`bibtex @article{hanoona2023GLaMM, title={GLaMM: Pixel Grounding Large Multimodal Model},author={Рашид, Хануна и Мааз, Мухаммад и Шаджи, Сахал и Шакер, Абдельрахман и Хан, Салман и Чолаккал, Хишам и Анвер, Рао М. и Син, Эрик и Ян, Мин-Сюань и Хан, Фахад С.}, журнал={ArXiv 2311.03356}, год={2023} }
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: MBZUAI
Теги: llava, endpoints_compatible
Лайков: 4 | Загрузок: 103
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
