Vision Generalist Model: A Survey

要約

最近、私たちは自然言語加工におけるジェネラリストモデルの大成功を目撃しました。
ジェネラリストモデルは、大規模なデータで訓練された一般的なフレームワークであり、さまざまな下流タスクを同時に処理できます。
彼らの印象的なパフォーマンスに励まされ、ますます多くの研究者がこれらのモデルをコンピュータービジョンタスクに適用する領域に挑戦しています。
ただし、ビジョンタスクの入力と出力はより多様であり、統一された表現としてそれらを要約することは困難です。
この論文では、Vision Generalist Modelsの包括的な概要を説明し、フィールド内の特性と能力を掘り下げています。
まず、データセット、タスク、ベンチマークなどの背景を確認します。
次に、既存の研究で提案されているフレームワークの設計を掘り下げ、そのパフォーマンスを向上させるために採用された技術を導入します。
研究者がこの地域を理解するために、私たちは関連するドメインへの短い遠足を取り、相互接続と潜在的な相乗効果に光を当てます。
結論として、いくつかの実際のアプリケーションシナリオを提供し、持続的な課題の徹底的な調査を行い、将来の研究の努力のための可能な方向性に関する洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Recently, we have witnessed the great success of the generalist model in natural language processing. The generalist model is a general framework trained with massive data and is able to process various downstream tasks simultaneously. Encouraged by their impressive performance, an increasing number of researchers are venturing into the realm of applying these models to computer vision tasks. However, the inputs and outputs of vision tasks are more diverse, and it is difficult to summarize them as a unified representation. In this paper, we provide a comprehensive overview of the vision generalist models, delving into their characteristics and capabilities within the field. First, we review the background, including the datasets, tasks, and benchmarks. Then, we dig into the design of frameworks that have been proposed in existing research, while also introducing the techniques employed to enhance their performance. To better help the researchers comprehend the area, we take a brief excursion into related domains, shedding light on their interconnections and potential synergies. To conclude, we provide some real-world application scenarios, undertake a thorough examination of the persistent challenges, and offer insights into possible directions for future research endeavors.

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