训练只靠视觉数据！更小的视觉大模型DeLVM：数据高效的自回归视觉模型训练

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前言   本文提出了一种只在序列化的视觉数据上面训练，不使用文本数据，且数据高效的大视觉模型。 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!! 本文目录 1 数据高效的自回归视觉模型训练 (来自悉尼大学，北京理工大学，北京华为诺亚方舟实验室) 1 DeLVM 论文解读 1.1 LVM 的相关背景 1.2 LVM 训练数据的不平衡和参数量冗余 1.3 使用数据增强策略训练 LVM 1.4 使用知识蒸馏策略训练 LVM 太长不看版 本文提出了一种只在序列化的视觉数据上面训练，不使用文本数据，且数据高效的大视觉模型，属于大视觉模型的行列。这类模型的特点是训练好之后，无需微调，即可迁移到多种不同的下游任务上面。当前的代表性工作就是大视觉模型 (Large Visual Model, LVM)[1]。LVM ………………………………