字节跳动团队最近发布了一款全新的视觉基础模型ViTamin，专为应对视觉语言时代的挑战而设计。与传统的ViT模型相比，ViTamin在ImageNet零样本准确率上取得了显著提升，超越了同类模型。此外，在分类、检索、开放词汇检测和分割、多模态大语言模型等多个基准任务上，ViTamin都展现出了优异的性能。
ViTamin采用了三个阶段的混合架构，结合了轻量级的MBConv Blocks和可扩展的Transformer Blocks。这种设计使得ViTamin在处理不同规模任务时表现出色，尤其在零样本ImageNet准确率和下游任务表现方面更是引人注目。通过对比图像特征和语言特征，ViTamin能够学习到更加有效的表示，为各项任务的实现提供了强大支持。
在实验中，研究团队发现，ViTamin在零样本性能上表现出色，尤其是在ImageNet准确率和各项下游任务中取得了多项SOTA。不仅如此，ViTamin还在开放词汇检测和分割、多模态大模型等任务上展现出了强大的潜力，为视觉语言时代的发展提供了新的思路和可能性。
https://www.jincai100.comViTamin的发布标志着字节跳动团队在视觉模型领域的又一次突破，为未来的研究和发展奠定了坚实基础。随着CVPR2024的临近，相信ViTamin将在学术界引起更多关注和讨论，为计算机视觉领域带来新的活力和创新。ViTamin的成功发布，必将为字节跳动团队赢得更多荣誉和认可，也为整个行业注入了新的活力和动力。