机器学习与AI生成创作
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继万物分割SAM之后，万物识别模型RAM来了！

Recognize Anything: A Strong Image Tagging Model

继万物分割SAM之后，万物识别模型RAM来了！_第1张图片

提出“识别万物模型”（Recognize Anything Model，RAM），用于图像打标签。RAM 可以高精度地识别任何常见类别。RAM 引入了图像打标签的一个新范式，利用大规模的图像-文本对进行训练，而不是手动标注。

开发 RAM 分为四个步骤。首先，通过自动文本语义解析获得图像标签。随后，通过统一文本描述和打标任务进行监督训练，以原始文本和解析标签为监督来自动标注一个初步模型。第三步，使用数据引擎生成附加标注，并清除不正确的标签。最后，使用处理后的数据重新训练模型，使用较小但更高质量的数据集进行微调。

在许多基准测试上评估了 RAM 的打标能力，并观察到令人印象深刻的零样本性能，优于 CLIP 和 BLIP。值得注意的是，RAM 甚至超过了全监督的方式，并展现出与 Google API 竞争的性能。

代码：https://recognize-anything.github.io/ 

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