| SMoLA-PaLI-X Specialist Model |
- MC Accuracy
- 83.75
- DA VQA Score
- 70.55
|
Omni-SMoLA: Boosting Generalist Multimodal Models with Soft Mixture of Low-rank Experts 2023-12-01 |
연결 없음 |
| PaLI-X-VPD |
- MC Accuracy
- 80.4
- DA VQA Score
- 68.2
|
Visual Program Distillation: Distilling Tools and Programmatic Reasoning into Vision-Language Models 2023-12-05 |
연결 없음 |
| Prophet |
- MC Accuracy
- 75.1
- DA VQA Score
- 58.5
|
Prophet: Prompting Large Language Models with Complementary Answer Heuristics for Knowledge-based Visual Question Answering 2023-03-03 |
코드 1 |
| PromptCap |
- MC Accuracy
- 73.2
- DA VQA Score
- 59.6
|
PromptCap: Prompt-Guided Task-Aware Image Captioning 2022-11-15 |
코드 1 |
| MC-CoT |
- MC Accuracy
- 71
|
Boosting the Power of Small Multimodal Reasoning Models to Match Larger Models with Self-Consistency Training 2023-11-23 |
코드 1 |
| HYDRA |
- MC Accuracy
- 56.35
|
HYDRA: A Hyper Agent for Dynamic Compositional Visual Reasoning 2024-03-19 |
코드 1 |
| GPV-2 |
- MC Accuracy
- 53.7
- DA VQA Score
- 40.7
|
Webly Supervised Concept Expansion for General Purpose Vision Models 2022-02-04 |
연결 없음 |
| KRISP |
- MC Accuracy
- 42.2
- DA VQA Score
- 42.2
|
KRISP: Integrating Implicit and Symbolic Knowledge for Open-Domain Knowledge-Based VQA 2020-12-20 |
연결 없음 |
| ViLBERT - VQA |
- MC Accuracy
- 42.1
- DA VQA Score
- 12.0
|
ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks 2019-08-06 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| LXMERT |
- MC Accuracy
- 41.6
- DA VQA Score
- 25.9
|
LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers 2019-08-20 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| ViLBERT |
- MC Accuracy
- 41.5
- DA VQA Score
- 25.9
|
ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks 2019-08-06 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| Pythia |
- MC Accuracy
- 40.1
- DA VQA Score
- 21.9
|
Pythia v0.1: the Winning Entry to the VQA Challenge 2018 2018-07-26 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| ViLBERT - OK-VQA |
- MC Accuracy
- 34.1
- DA VQA Score
- 9.2
|
ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks 2019-08-06 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| A Simple Baseline for KB-VQA |
- DA VQA Score
- 57.5
|
A Simple Baseline for Knowledge-Based Visual Question Answering 2023-10-20 |
연결 없음 |
| VLC-BERT |
- DA VQA Score
- 38.05
|
VLC-BERT: Visual Question Answering with Contextualized Commonsense Knowledge 2022-10-24 |
코드 1 |