视觉语言多模态预训练自监督学习图像文本预训练视频文本预训练在多模态机器学习领域,为特定任务而制作的人工标注数据昂贵,且不同任务难以进行迁移,从而需要大量重新训练,导致训练多个任务时效率低下,资源浪费.预训练模型通过以自监督为代表的方式进行大规模数据训练,对数据集中不同模态的信息进行提取和融合,以学习其中蕴涵...
一方面是获取来自互联网的图文对、包含语言描述的教学视频、附带字幕的影视剧以及弃他各类视频等视觉语言多模态数据,制作涵盖广泛尝试信息的大规模预训练数据集 对数据集中的不太用模态的的信息及逆行大规模数据训练,对数据集中不同模态的信息进行提取融合,以学习其中蕴含的通用只是表征,从而服务于广泛的相关下游视觉语言...
视觉- 语言匹配 (VLM) 是最常用的预训练目标,用于对齐视觉和语言。在单流 VLP 模型中,研究者使用特殊 token [CLS] 表示作为两种模态的融合表示。在双流 VLP 模型中,研究者将特殊视觉 token [CLSV] 视觉表示和特殊文本 token [CLST] 文本表示连接起来,作为两种模态的融合表示。VLP 模型将两种模态的融合表示提供...
预训练模型通过以自监督为代表的方式进行大规模数据训练,对数据集中不同模态的信息进行提取和融合,以学习其中蕴涵的通用知识表征,从而服务于广泛的相关下游视觉语言多模态任务,这一方法逐渐成为人工智能各领域的主流方法。依靠互联网所获取的大规模图文对与视频数据,以及以自监督学习为代表的预训练技术方法的进步,视觉语言...
综述:多模态大型语言/视觉模型 | 近来,大型语言模型(LLMs)成为了研究和应用的焦点,其强大的理解和生成文本的能力使其具有类似人类的水平。多模式大型语言模型(MM-LLM)将 LLMs 的能力扩展到除文本外还能处理图像、视频和音频信息。这催生了文本到视频生成、图像字幕、文本到语音等应用领域,可以通过改装具有多模态功能...
原文摘要:在过去的几年里,预训练模型的出现将计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)等单模态领域带入了一个新时代。大量的工作表明它们有利于下游的单模态任务,避免从头开始训练新的模型。那么,这种预训练的模型能否应用于多模态任务?研究人员已经探索了这个问题并取得了重大进展。本文调查了视觉语言预训练(VLP)的最新进...
为追溯和总结多模态大型语言模型(MLLMs)的最新进展,中国科学技术大学与腾讯联合发布了 MLLMs 综述文章。 他们首先介绍了 MLLMs 的表述并描述了其相关概念;然后讨论了多模态指令微调(M-IT)、多模态上下文学习(M-ICL)、多模态思维链(M-CoT)等关键技术和应用;最后,他们讨论了现有的挑战并指出了有希望的研究方向。
视觉- 语言匹配 (VLM) 是最常用的预训练目标,用于对齐视觉和语言。在单流 VLP 模型中,研究者使用特殊 token [CLS] 表示作为两种模态的融合表示。在双流 VLP 模型中,研究者将特殊视觉 token [CLSV] 视觉表示和特殊文本 token [CLST] 文本表示连接起来,作为两种模态的融合表示。VLP 模型将两种模态的融合表示提供...
在预训练数据集方面:大多数用于 VLP 的数据集是通过组合跨多模态任务的公共数据集构建而成。这里,一些主流语料库及其详细信息如下表 1 所示。 在下游任务方面:各种各样的任务需要视觉和语言知识融合。本小节论文介绍了此类任务的基本细节和目标,并将其分为五类:分类、回归、检索、生成和其他任务,其中分类、回归和...
题目:视觉语言预训练综述 时间:2023 7 视觉语言多模态模型介绍 1) 图像-文本预训练 2019以来, 有关图像-文本预训练的研究慢慢展开. Lu等人提出了基于双流结构的ViLBERT[23], 输入的文本和经过Fast-RCNN[24]处理后的图像特征分别经过Transformer的编码器进行编码后, 通过共注意力机制模块将语言信息和视觉信息相融合...