《VL-BERT: Pre-training of Generic Visual-Linguistic Representations》是MSRA和中科大发表在ICLR 2020的一个工作,提出了视觉-语言预训练框架VL-BERT,也是最早做视觉-语言联合预训练的一个工作之一了。 整个模型的结构和BERT相似,如图Fig 1所示,权重也是用在文本上预训练的BERT权重来做初始化。 Fig 1 关于BERT的...
在SigLIP中微调预训练的视觉骨干网络,如表1所示,我们发现禁用预训练骨干网络上的权重衰减会导致更好的结果(详情见图4)。 我们希望我们的工作能为使新兴的语言-图像预训练领域更加普及铺平道路。 表1:SigLiT和SigLIP的结果。Sigmoid损失内存效率高,允许更大的批量大小(BS),这解锁了使用少量芯片进行的语言图像预训练...
1.5 预训练 为了缓解视觉与语言的语义隔阂,促进多模态 表征学习,本文设计了三种训练任务促进预训练过 程,分别是: 预对齐掩码语言模型 (AMLM)、图文 匹配任务 (ITM) 以及提出的预对齐 Kaleido 图像 块模型 (AKPM) 2.1适用任务 1. 文本检索 (ITR) 文本检索作为一种下游任务,需要模型判断一个句子是否准确地描述...
视觉语言预训练模型的主要思想是将图像和文本视为一种序列数据,通过使用循环神经网络和注意力机制来捕捉图像和文本之间的动态关系。模型通常采用大规模的图像和文本数据集进行训练,这些数据集包含了大量的图像和文本对,用于训练模型对图像和文本的联合建模能力。 视觉语言预训练模型的主要优点包括: 1.跨模态交互:视觉语言...
视觉-语言,英文名称是“Vision and Language,VL”。VL预训练模型旨在让机器处理涉及到“理解视觉内容和文本内容”的任务。VL任务可以分成VL生成任务和VL分类任务。 这两类任务解决的问题不一样,难度也不一样。对于VL生成任务,不仅需要对视觉信息进行理解,还需要生成相应的语言描述,既涉及编码,又涉及解码;而VL分类任务...
近两年,视觉语言模型 (VLM) 逐渐兴起,并在小样本学习 (Few-shot Learning) 和零样本推理 (Zero-shot Inference) 上取得了令人注目的成果。那么这些在自然图像上取得成功的大规模预训练视觉语言模型,是否能成功应用到医疗领域呢?抱着这样的疑问,四川大学华西生物医疗大数据中心人工智能和医疗机器人实验室,华西医院-商...
MVPTR 是一个多阶段的视觉 - 语言表征模型和预训练方法,通过显式地学习表示不同层级的,来自图片和文本信息的语义,并且在不同的阶段对齐不同层次的语义,在大规模图片 - 文本对语料库上预训练的 MVPTR 模型在下游视觉 - 语言任务上取得了明显的进展,包括图片 - 文本检索、视觉语言问答、视觉推断、短语指代表示。
我们认为视觉语言预训练模型的泛化能力能够有效缓解医疗图像领域存在的数据稀缺及领域跨度大的问题。合理的利用语言描述当中表达属性词在不同域中的不变性,是利用好视觉语言预训练模型的关键。我们用多个数据集和大量实验验证了我们的猜想。 我们提出了含有表达属性词的提示设计模板,并根据这一模板将设计流程自动化。提出...
SOHO 模型工作流。 推荐：不需要边界框标注、用于视觉语言表征学习的端到端预训练模型 SOHO。 论文 7：Self-supervised Video Representation Learning by Context and Motion Decoupling 作者：Lianghua Huang、Yu Liu、Bin Wang 等 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.00862.pdf 摘要：视频行为理解中的一个核心...
计算机视觉领域通用的预训练模型包括在ImageNet上训练的各种卷积神经网络(CNN)。自然语言处理(NLP)领域在2018年提出的BERT模型(双向Transformer结构,利用了self-attention来增加上下文的相关性)逐渐成为了语言任务中首选的预训练模型。但在视觉与语言交叉的领域还没有出现一个通用的预训练模型。