VLP:Visual andLanguagePretraining(视觉语言预训练)。 ● 首先VLP属于多模态领域,涵盖了CV和NLP,涉及单模态特征提取和多模态特征融合/对齐部分,因此网络结构通常如下所示: 图1:不同VLP模型的比较 以上图片来自ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision。其中: VE:Visual Embed(...
有两种训练 VLP 模型的方法,一种是 VLP 模型将对象检测模型中最有可能的对象类作为硬标签,假设检测到的对象类是掩码特征的真实标签,并应用交叉熵损失来最小化预测结果和伪标签之间的差距。另一个是 VLP 模型利用软标签作为监督信号,它是检测器的原始输出(即对象类别的分布),并最小化两个分布之间的 KL 散度。
通过深入研究这些更高阶关系,我们旨在提高模型识别和解释复杂目标交互的能力,从而提升其在 VLP 任务中的性能。 带有PTP 的预训练 在这项工作中,我们将我们的 PTP 集成到主流 VLP 框架中,导致 PTP-ViLT [22]、PTP-CLIP [40] 和 PTP-BLIP [27]。收到 PTP 后,我们有两种训练这些模型的选项: 集成到现有任务...
增强常识和推理能力:通过引入外部知识库和推理机制,提升VLP模型在常识理解和逻辑推理方面的能力。 提高模型的鲁棒性和可解释性:加强模型对对抗性攻击的抵御能力,同时提高模型决策过程的可解释性。 总之,视觉-语言预训练模型作为人工智能领域的重要研究方向之一,正不断推动着计算机视觉与自然语言处理技术的深度融合与发展。
在本文中,来自中国科学院自动化研究所、中国科学院大学的研究者调查了视觉 - 语言预训练(vision-language pre-training,VLP)最新进展和新领域,包括图像 - 文本预训练和视频 - 文本预训练。VLP 通过对大规模数据的预训练来学习不同模态之间语义对应关系。例如,在图像 - 文本预训练中,研究者期望模型将文本中的狗与...
本节介绍我们如何通过使用不同的预训练目标来预训练 VLP 模型,这对于学习视觉-语言的通用表示至关重要。我们将预训练目标总结为四类:补全、匹配、时序和特定类型。 补全类型是通过利用未掩码的剩余部分来重建掩码元素从而理解模态,包括Masked LanguageModeling,Prefix Language Modeling,Masked Vision Modeling等; ...
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。
许多VLP 模型只采用编码器架构,不同模态表示直接馈入输出层。相比之下,其他 VLP 模型提倡使用 transformer 编码器 - 解码器架构,不同模态表示首先馈入解码器,然后馈入输出层。 在预训练目标方面:论文通过使用不同的预训练目标来预训练 VLP 模型,并将预训练目标总结为四类:完成、匹配、时间和特定类型。
2、为了解决该问题,近期的医学视觉-语言预训练(med-vlp)方法可以分为两种明显类型:报告监督的跨模态对齐预训练和基于重构的自监督预训练。前一类型的开创性工作,如convirt、refers和chexzero,通过直接最大化全局表示之间的相互信息来对模型进行预训练。gloria、sat和mgca提出对齐配对图像补丁和单词的细粒度特征。medun...
随着计算机视觉和自然语言处理技术的快速发展,视觉语言预训练(VLP)逐渐成为研究热点。然而,大规模模型的端到端训练带来了高昂的计算成本,使得视觉语言预训练变得难以负担。为了解决这一问题,本文介绍了BLIP-2(Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models),一种高效...