VCoder的一个视觉编码器，能够帮助MLLM更好地理解和分析图像内容。提高模型在识别图像中的对象、理解图像场景方面的能力。
它可以帮助模型显示图片中不同物体的轮廓或深度图（显示物体距离相机的远近）。还能更准确的理解图片中的物体是什么，甚至能数出图片中有多少人。
它的功能包括：
1、增强视觉感知能力：VCoder通过提供额外的视觉编码器，帮助MLLM更好地理解和分析图像内容。
2、处理特殊类型的图像：VCoder能够处理分割图和深度图等特殊类型的图像。分割图可以帮助模型识别和理解图像中不同物体的边界和形状，而深度图则提供了物体距离相机远近的信息。
3、改善对象感知任务：VCoder通过提供额外的感知模态输入（如分割图或深度图）显著提高了MLLMs的对象感知能力。这包括更准确地识别和计数图像中的对象。
实验结果：
VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。
VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。
在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展示了更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
对比GPT-4V：实验表明，GPT-4V在所有对象识别任务中的表现一致，但在与VCoder的比较中，GPT-4V在对象级感知方面落后于VCoder。
项目及演示：https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/
论文：https://arxiv.org/abs/2312.14233
GitHub：https://github.com/SHI-Labs/VCoder
在线演示：https://huggingface.co/spaces/shi-labs/VCoder
