最近，提升多模態(tài)大模型處理高分辨率圖像的能力越來越引起這個(gè)領(lǐng)域的關(guān)注。絕大多數(shù)方法致力于通過對(duì)圖像進(jìn)行切分再融合的策略，來提升多模態(tài)大模型對(duì)圖像細(xì)節(jié)的理解能力。然而，由于對(duì)圖像的切分操作，不可避免會(huì)對(duì)目標(biāo)、聯(lián)通區(qū)域帶來割裂，導(dǎo)致MLMMs對(duì)于微小或形狀不規(guī)則的目標(biāo)的
......
本文由站長之家合作伙伴自媒體作者“?新智元公眾號(hào)”授權(quán)發(fā)布于站長之家平臺(tái)，本平臺(tái)僅提供信息索引服務(wù)。由于內(nèi)容發(fā)布時(shí)間超過平臺(tái)更新維護(hù)時(shí)間，為了保證文章信息的及時(shí)性，內(nèi)容觀點(diǎn)的準(zhǔn)確性，平臺(tái)將不提供完全的內(nèi)容展現(xiàn)，本頁面內(nèi)容僅為平臺(tái)搜索索引使用。需閱讀完整內(nèi)容的用戶，請(qǐng)查看原文，獲取內(nèi)容詳情。
（舉報(bào)）