主要观点总结
这篇文章介绍了字节跳动AML团队推出的最新研究成果——Elysium，一种端到端可训练的多模态大型语言模型（MLLM），旨在增强视频中的物体感知能力。研究背景介绍了多模态大型语言模型在视频相关任务中的挑战，包括数据需求和计算负担。为了应对这些挑战，研究团队构建了ElysiumTrack-1M数据集，并介绍了Elysium模型的特点和实验数据。文章还讨论了未来展望和论文指导班的相关信息。
关键观点总结
关键观点1: 研究成果介绍
字节跳动AML团队推出了一种端到端可训练的多模态大型语言模型（MLLM）——Elysium，旨在增强视频中的物体感知能力。
关键观点2: 研究背景与挑战
多模态大型语言模型在视频相关任务中的应用仍然不足，主要挑战在于数据需求和计算负担。
关键观点3: 数据集构建
为了应对挑战，研究团队构建了ElysiumTrack-1M数据集，用于支持物体追踪、指示单物体追踪和视频指示表达生成三项主要任务。
关键观点4: Elysium模型特点
Elysium是一种端到端可训练的多模态大型语言模型，能够在视频中进行物体级别的任务。为了应对计算负担问题，Elysium使用T-Selector视觉Token压缩网络。
关键观点5: 实验结果
研究团队在多个下游任务上进行了广泛的实验，验证了Elysium的有效性。
文章预览
前言 字节跳动AML团队近日宣布推出最新研究成果——Elysium，这是一种端到端可训练的多模态大型语言模型（MLLM），旨在增强视频中的物体感知能力。该研究已被ECCV 2024接收，代码和相关数据集均已开源。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 代码：https://github.com/Hon-Wong/Elysium 论文：https://arxiv.org/abs/2403.16558 一、研究背景与挑战 近年来，多模态大型语言模型在静态图像的物体感知任务上已展示出强大的能力（如：Visual Grounding），但其在视频相关任务（如目标跟踪）中的应用仍然不足。其主要挑战有两点： 数据需求 ：Expert SOT model一般会设置Search Area，Cosine Window等，从而引入显式的帧间位置约束。而MLLM模型则需要在大规模视频数据集上进行广
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