上海备案证查询网站查询网站查询,长春智联招聘网最新招聘,创建公司策划书,怎么做QQ信任网站《HARNESSING WEBPAGE UIS FOR TEXT-RICH VISUAL UNDERSTANDING》 利用网页UI进行丰富文本的视觉理解
总结
grounding和QA部分的数据集占比较大、同时消融实验显示其作用相对较大#xff0c;并且grounding部分作用和效果呈现scaling正相关提供了很多web数据处理成多模态训练…《HARNESSING WEBPAGE UIS FOR TEXT-RICH VISUAL UNDERSTANDING》 利用网页UI进行丰富文本的视觉理解
总结
grounding和QA部分的数据集占比较大、同时消融实验显示其作用相对较大并且grounding部分作用和效果呈现scaling正相关提供了很多web数据处理成多模态训练集的prompt、思路等、提供了开源代码https://neulab.github.io/MultiUI/
1、前言
1M URLs2个平台3种能力视觉理解和推理、文本识别、定位 基于充分结构化的网页来合成多模态指令数据集 2、数据集构建
数据集通过4步构造 9个任务的具体设计【重点】 数据分布
grounding数据占 3M/7.3M ~ 41%mobile的grounding占mobile数据的 47.8%其次占比最多的是 WebQA、ImgQA Grounding和action的一些数据示例 3、实验设置
模型结构 训练策略两阶段训练 Benchmark 4、实验结果分析
GUI相关任务的实验结果 没有把Seeclick模型在SSpot上的结果放出来mobile-0.657 GUI grounding的能力和数据集大小存在正相关关系 消融实验说明了 加入grounding数据集对于screenspot评测集的必要性 两阶段训练效果更优、提升2点左右
