Contrastive Language–Image Pre-training (CLIP) 的核心思想是通过训练模型预测给定图像的正确文本标题,来学习与自然语言对齐的视觉表示。这种对比训练方法迫使模型学习视觉和语言领域之间有意义的对应关系。 特点: -联合嵌入空间(Joint Embedding Space):CLIP学习将图像和文本映射到一个共享的嵌入空间,从而理解语言和视觉...
在自然语言处理(NLP)领域通过部署大型语言模型(LLM),如GPT [3, 30, 34, 35]、PaLM [2, 6]和LLaMA [45, 46],已经取得了显著进展。为了解决需要文本和视觉理解相结合的复杂挑战,学者们正在扩大现成LLM的能力。这种增强包括加入额外的视觉处...
摘要:本文讲述了近期大规模预训练的视觉语言模型(如CLIP和ALIGN)在获取可转移的视觉表示方面表现出了显著的有效性。为了利用这些模型中编码的宝贵知识进行下游任务,已经开发了几种微调方法,包括提示微调方法和适配器方法,以有效地适应视觉语言模型。然而,这些方法依赖于可用的注释样本,这可能需要大量的人力和时间来获取,...
该论文由北京大学董豪超平面实验室完成,第一作者为访问学生龙宇星。 本文提出一种零样本的视觉语言导航框架 DiscussNav,基于大模型构建多个领域专家,在每一步导航决策前以指令理解,环境感知,完成估计和决策检验为话题开展多专家讨论,有效提升...
随着人工智能技术的飞速发展,大模型、扩散模型以及视觉语言导航等前沿技术逐渐成为研究的热点。本文将分享近期在这些领域取得重要突破的论文,并简要介绍它们的核心思想和实践价值。 一、大模型的崛起:从Transformer到GPT-3 近年来,基于Transformer架构的预训练大模型在自然语言处理领域取得了显著成效。特别是OpenAI的GPT-3模...
©PaperWeekly 原创 · 作者 | 柴文浩单位 | 华盛顿大学主页 | https://rese1f.github.io/这篇论文介绍了一种名为 “MovieChat” 的新型框架,旨在解决长视频理解的挑战。MovieChat 通过结合大型语言模型和视觉模型,以及一个特殊设计的记忆机制,来处理长视频中的复杂性
作为首个研究公平性的VL数据集,FairVLMed对研究模型公平性实现既具有伦理意识又在临床上有效的机器学习模型的潜力。 在这里分享一篇哈佛大学和纽约大学研究团队的CVPR 2024论文: 「FairCLIP: Harnessing Fairness in Vision-and-Language Learning」。 在本次工作中, 我们提出了开创性的关于多模态视觉语言大模型的公平...
LHRS-Bot掌握海量遥感地物特征,可以遵循人类指令,具备复杂推理能力,且在各项遥感视觉理解与推理任务中均取得了优异的结果(图1)。相关成果已被计算机视觉顶会ECCV(2024)录用。 图1 不同遥感解译任务上视觉语言多模态大模型效果对比图 具体而言,LHRS-Bot训练过程主要包括视觉语言对齐与视觉指令微调两个阶段。
[ICRA 2024] DiscussNav:基于大模型多专家讨论的视觉语言导航框架, 视频播放量 1194、弹幕量 0、点赞数 23、投硬币枚数 4、收藏人数 17、转发人数 2, 视频作者 北大前沿计算研究中心, 作者简介 欢迎关注北京大学前沿计算研究中心,相关视频:【2024生物学选择性必修3合集】