NaViT概述

NaViT利用序列打包訓練，處理任意分辨率和長寬比的輸入，在大規模監督和對比圖像文本預訓練中提高了訓練效率，可以用于圖像和視頻分類、目標檢測和語義分割，并在魯棒性和公平性基準測試中取得了改進的結果。

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下面對NaViT在數據處理、模型架構和訓練策略方面的優化總結：

1. 數據預處理：如上圖展示了NaViT在處理任意分辨率的方法，將不同分辨率的圖像分割成補丁（patches），然后應用令牌丟棄（token drop）操作，類似于dropout，以加速訓練過程。預處理后，將三張圖像生成的補丁展平為一個序列，不足的部分用填充（padding）補充。
2. 模型架構：引入掩碼自注意力（Masked self attention）和掩碼池化（masked pooling），以防止示例之間的信息交換（防止圖片之間存在信息交換），并為每個示例提供單一的向量表示。采用因子化和分數位置嵌入（Factorized & fractional positional embeddings），以支持任意分辨率和寬高比，并便于推斷到未見過的分辨率。
3. 訓練策略：

a.實施連續令牌丟棄（Continuous Token dropping），允許根據每張圖像調整丟棄率，從而在保持一定完整圖像的同時提高吞吐量，減少訓練和推理之間的差異。

b.采用分辨率采樣（Resolution sampling），通過在訓練過程中從圖像大小分布中采樣，實現混合分辨率訓練，同時保留每個圖像的原始寬高比。這種方法可以在提高吞吐量的同時，增加對大圖像的曝光，從而在與同等規模的ViT相比時顯著提高性能。

通過上述優化，NaViT在處理任意分辨率和寬高比的圖像方面表現出色，同時在訓練效率和性能上優于傳統的ViT模型。

POINTS

POINTS架構

POINTS1.5采用了傳統的LLaVA（【多模態&LLM】LLaVA系列算法架構演進：LLaVA（1.0->1.5->Next(1.6)->NeXT(Video)）風格架構，該架構包括視覺編碼器、MLP投影層和LLM。這種架構通過持續的后期訓練來增強LLM解釋視覺信息的能力。

視覺編碼器

改進點：

• NaViT風格視覺編碼器： POINTS1.5用NaViT風格的視覺編碼器替換了POINTS1.0中的CLIP視覺編碼器。NaViT能夠原生處理任意分辨率的圖像，而無需分割圖像。
• 動態高分辨率支持： NaViT允許模型在不降低性能的情況下處理任意大小的圖像，避免了傳統方法中分割圖像導致的空間關系破壞問題。

批量前向傳播與NaViT

由于NaViT處理的是序列長度不同的圖像，批量前向傳播需要特殊處理。采用了一種類似于LLM的策略，將多個圖像序列打包成一個長序列，并記錄每個圖像序列的起始和結束索引，以確保自注意力機制僅在當前圖像序列的邊界內應用。

MLP投影層

投影層與LLaVA和NVLM-D一致，都是由一個帶有GELU激活函數的兩層MLP組成，用于將視覺編碼器的輸出轉換為LLM可以處理的嵌入表示。

LLM

POINTS1.5使用Qwen2.5-7B-Instruct作為其LLM。

預訓練數據格式：

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預訓練期間的聊天模板，左圖為POINTS1.0，右圖為POINTS1.5

訓練方法

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三階段的訓練方法如下：

第一階段（對齊階段）：使用大量數據訓練模態tokenizer和detokenizer。例如，視覺編碼器和解碼器。這個階段的目的是確保tokenizer能夠唯一且準確地編碼任何模態信號到一個壓縮的特征空間，同時detokenizer能夠將這些壓縮特征恢復為原始的模態信號。

第二階段：預熱模態嵌入層，將任何模態信號轉換成LLM的文本空間。在這個階段，數據集的大小不一定需要很大，因為在實驗和之前的工作中發現，較小的數據集也可以達到良好的效果。

第三階段：使用高質量的指令調整數據集來訓練模態嵌入層和LLM，同時保持tokenizer和detokenizer不變。這個階段的目的是賦予LLM理解不同模態的能力。

通過這三個階段的訓練，可以有效地擴展LLM以支持額外的模態。

實驗

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OpenCompass benchmarks

• 發票信息抽取

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• OCR

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• 公式識別

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• etc...

參考文獻

• Patch n' Pack: NaViT, a Vision Transformer for any Aspect Ratio and Resolution，https://arxiv.org/abs/2307.06304
• POINTS1.5: Building a Vision-Language Model towards Real World Applications，https://arxiv.org/pdf/2412.08443
• https://github.com/WePOINTS/WePOINTS