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。根据经验,遵循BERT的VLP模型以15%的概率随机屏蔽每个文本输入令牌,并在80%的时间内使用特殊token[mask]来替换被屏蔽的token,10%的时间使用随机文本令牌,1...
视觉语言预训练 (VLP) 旨在通过在大型图像文本对上预训练模型来提高下游视觉和语言任务的性能。 由于获取人工标注文本的成本过高, 大多数方法 (Chen 等人,2020; Li 等人,2020, 2021a; Wang 等人,2021; Radford 等人,2021) 使用从网络爬取的图像和替代文本对 (Sharma 等人,2018; Changpinyo 等人,2021; Jia 等...
VLP 模型中的 MLM 类似于预训练语言模型 (PLM) 中的 MLM,它不仅可以通过其余文本 token 来预测掩码文本 token,还可以通过视觉 token 来预测掩码文本 token。根据经验,遵循 BERT 的 VLP 模型以 15% 的掩码率随机掩码每个文本输入 token,并在 80% 的时间使用特殊 token [MASK]、10% 的时间使用随机文本 token,...
为了充分利用单模态预训练模型,VLP 模型可以将视觉或文本特征输入到Transformer编码器。具体来说,VLP 模型利用具有随机初始化的标准Transformer编码器来生成视觉或文本表示。此外,VLP 模型可以利用预训练的视觉Transformer对基于ViT的patch特征进行编码,例如 ViT 和 DeiT。VLP 模型也可以使用预训练的文本Transformer对文本特征...
随着人工智能技术的飞速发展,多模态学习,特别是视觉语言预训练(Vision-Language Pre-training, VLP)技术,逐渐成为AI研究的前沿热点。该技术旨在通过预训练大规模图像-文本对数据,让模型学习到视觉与语言之间的深层次关联,从而在多种下游任务中展现出强大的泛化能力。本文将简明扼要地介绍VLP的基础知识、预训练任务、主流...
随着深度学习技术的成熟,特别是预训练语言模型(如BERT、GPT)的兴起,VLP逐渐转向通用预训练模型,通过在大规模数据集上进行训练,获得跨模态的语义表示能力。 关键技术 视觉编码器:视觉编码器是VLP模型的重要组成部分,负责将图像转换为计算机可理解的数值表示。目前,主流的视觉编码器包括卷积神经网络(CNN)、对象检测器(如...
禁用 VLP 和 GA 组件会显著降低性能,凸显出模型在视觉和语言理解之间架起桥梁的强大能力。没有 GA 会导致明显的性能下降,表明其在细粒度特征关联中的重要性。排除 CLM 会增加 L2 和碰撞分数,强调其在生成合理规划决策中的作用。最后,如下表第六行所示,所有模块的集成产生了最佳性能,展示了组合系统的协同效应。
先预训练再微调(pre-train-and-fine-tune)的方案已经扩展到视觉和语言的联合领域,从而产生了视觉语言预训练(Vision-and-Language Pre-training (VLP))模型。这些模型通过图像文本匹配(ITM)和掩蔽语言建模(MLM)目标进行了预训练,然后在下游的视觉语言任务上进行微调,实现更好的性能。
禁用 VLP 和 GA 组件会显著降低性能,凸显出模型在视觉和语言理解之间架起桥梁的强大能力。没有 GA 会导致明显的性能下降,表明其在细粒度特征关联中的重要性。排除 CLM 会增加 L2 和碰撞分数,强调其在生成合理规划决策中的作用。最后,如下表第...
VLPMs已成功应用于图像处理、描述生成、视图合成和零样本目标检测等多种任务中。值得注意的是,基于语言-图像对齐的预训练模型GLIP在零样本目标检测和短语定位中展示了令人印象深刻的能力。近期研究逐渐关注VLPMs在医学影像领域的应用。基于以上讨论,本文旨在建立一个基于VLPMs的无监督零样本细胞核检测系统。Aastract摘要...