多模态大模型有了统一分割框架，华科PSALM多任务登顶，模型代码全开源

AIGC动态7个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

最近，多模态大模型（LMM）在视觉-语言任务上取得了显著的进展，尤其是在视觉场景下的应用。然而，将LMM应用于计算机视觉任务，特别是图像分割方面，仍面临挑战，因为大多数LMM目前仅限于文本输出，不足以处理图像分割的细粒度任务。图像分割任务的多样性和复杂性，如实例分割、指代分割（RES）和交互式分割，要求模型能够有效地统一和处理不同的输入输出格式，这是一个尚未解决的问题。

为了应对这些挑战，华中科技大学的研究团队开发了PSALM模型，旨在通过一个统一的框架处理多种类型的图像分割任务。PSALM模型的设计理念是实现分割任务的全面覆盖，并且展现了在未见分割任务上的零样本泛化能力。PSALM模型具有以下特点：

参数优化：PSALM采用了Swin-Base结合Phi-1.5（1.3B参数）的模型组合，相比传统的ViT-L和Vicuna-7B/Llama2-13B模型更为高效。
多任务统一：PSALM的结构设计灵活，能够统一多种分割任务的输入形式，并支持多任务联合训练，取得相互促进的效果。
性能优异：PSALM在多个已见分割任务上展现出强大性能，并在未见开放场景任务中表现出零样本泛化能力。

PSALM模型的工作原理包括图像编码器、大语言模型（LLM）和mask生成器。模型将LLM的输入分为四个部分：图片特征、任务指令提示、任务条件提示以及一组可学习的mask tokens。通过这种方式，PSALM能够处理包括语义分割、全景分割、指代分割和交互式分割等多种任务。

在性能方面，PSALM在多个基准测试集上取得了SOTA的性能，包括RefCOCO、RefCOCO+和RefCOCOg上的指代分割任务。此外，PSALM在COCO-val上与现有的SOTA模型进行比较，展现了竞争力强的结果。对于交互式分割任务，PSALM在COCO-Interactive数据集上取得了SOTA的效果。

PSALM还展示了在开放词表分割、通用指代分割、视频目标分割以及多视角Ego-Exo匹配分割任务上的零样本泛化能力，证明了其对未知任务的适应性。模型和训练代码已经开源，研究人员可以通过提供的链接访问。

总结来说，PSALM模型是多模态大模型在统一图像分割领域的一次积极尝试，它在参数优化、性能展示以及泛化能力方面均取得了显著成果。PSALM的创新架构和条件提示机制，使其能够灵活处理多样化的输入输出需求，在各种基准任务中取得优异的成绩。