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一个强大的图像标记基础模型：

一个强大的图像标记基础模型： RAM 采用一种新的图像标记范例，可高精度地识别任何常见类别，并利用大规模图像文本对进行训练，而不是手动注释。 RAM 的开发包括四个关键步骤： 1. 通过自动文本语义解析大规模获取无注释图像标签； 2. 使用统一标题和标记任务，训练初步模型进行自动注释，分别由原始文本和解析标签监督； 3. 利用数据引擎生成额外注释并清除不正确的注释； 4. 利用处理后的数据对模型进行再训练，并使用更小但质量更高的数据集进行微调。 经过众多基准测试评估，RAM 的标记能力颇为优秀，效果明显优于 CLIP 和 BLIP。值得注意的是，RAM 甚至超越了完全监督的方式，甚至可媲美 Google API。