它包括两个子任务:从视觉到文本和从文本到视觉的检索,其中视觉到文本检索是根据视觉从更大的描述库中获取最重要的相关文本描述, 反之亦然。 ● 生成任务。常见视觉语言预训练模型对应生成型下游任务,包括视觉描述(visual captioning,VC)和大规模新物体描述(novel object captioning at scale, NoCaps)等。 ● 其他任务。
4.1、掩码语言建模:掩码语言建模(mask language modeling, MLM)最早由taylor b在文献中提出,由于BERT模型将其作为一种新颖的预训练任务而广为人知。为了对视觉条件下的语言进行建模,VLP模型中的MLM与预训练语言模型中的MLM相似,但不仅通过剩余的文本标记来预测掩码文本标记,而且还通过视觉标记来预测掩码文本标记。根据经...
Vision-Language Contrastive Learning (VLC) 在给定一批 N 个视觉-语言对的情况下,从N ×N可能的视觉-语言对中预测匹配的视觉-语言对。请注意,在一个训练批次中有N^2 -N个负面视觉语言对。 VLP 模型使用特殊视觉标记[CLS_V]的视觉表示和特殊文本标记[CLS_T]的文本表示分别表示视觉和语言的聚合表示。VLP 模型...
在 VQA 中,提供图像或视频视觉输入,它通常被认为是一个分类任务,模型从一个选择池中预测出最合适的答案;在 GQA 中,我们可以将 GQA 视为 VQA 的升级版,旨在推进自然场景视觉推理的研究;在 VLI 中,给定具有对齐字幕的视频剪辑作为前提,并与基于视频内容的自然语言假设配对,模型需要推断该假设是否与给定视频剪辑相...
训练两个方面分别来介绍最新的工作进展;同时我们也将对预训练模型的下游任务进行分类和介绍;接着将介绍广泛使用的图像文本和视频文本的多模态数据集,并比较和分析了常用预训练模型在不同任务下不同数据集上的性能;最后对视觉语言预训练进行总结和展望.视觉语言预训练综述结构...
图1. 综述的分类总览。 图2. 常用的视觉语言模型预训练数据集总结。 视觉语言模型预训练方法的总结与对比 本文首先对视觉语言模型的预训练方法进行了总结和分类对比,分别为以对比学习为目的的方法、以生成任务为目的的方法和以对齐为目的的方法。 1. 基于对比学习的方法(Pre-Training with Contrastive Objectives)。
大家好,本文一篇最新的vision-and-language预训练综述! 1 内容推荐 近年来,语言-视觉相关topic成为了研究重点,而这个研究方向上,现在已经进入了各大公司预训练的白热战。本文臻选一篇最新的相关预训练综述。相关介绍如下: 随着图像-文本对数据量的激增和视觉-语言(V&L)任...
最新视觉语言模型综述:预训练、迁移学习和知识蒸馏啥都有 ——人工智能 /视觉语言AI码农CC编辑于 2023年11月04日 19:45 论文资源、人工智能相关交叉资料,无偿分享给大家,对暗号即可! 分享至 投诉或建议评论 赞与转发3 0 0 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
训练速度和性能均创新高!#CVPR2023 #计算机视觉 #人工智能 00:17 CVPR 2023 北大提出T-SEA 自集成策略实现更强的黑盒攻击迁移性#CVPR #北大 #计算机视觉 #自然语言处理 #人工智能 #深度学习 00:16 CVPR 2023 Prophet 用小模型启发大语言模型解决外部知识图像问答#CVPR #Prophet #计算机视觉 #人工智能 #深度...
视觉语言大模型CLIP的医学影像之旅：深度探索与未来展望 CLIP，作为一款革新性的预训练模型，凭借其文本监督的巧妙运用，已经在视觉领域展现出强大的能力。沈定刚教授团队的最新综述揭示了当这款跨模态巨擘涉足医学影像时，所带来的可能性与挑战。这篇综述深入探讨了CLIP如何重塑医学成像的范式，以及在分类、...