在多模态领域中,由于视觉是人类用于理解环境最重要的感官之一,并且语言-视觉特征结合能够极大地改善视觉和视觉-语言任务的表现,在视觉-语言集成的相关研究获得到许多的关注。此外,视觉语言智能的普及还得益于该领域丰富的数据集和评估标准。 解决特定任务VL问题的雄心推动了VL学习的初步发展。这些VL问题包括图像字幕、视觉...
基于此,我们的目标是建立一个统一的界面来完成许多视觉语言任务,包括图像描述、视觉问答、视觉定位等。其挑战在于使用单一模型通过简单的多模式指令高效执行不同的视觉语言任务。为了实现这一目标,我们提出了MiniGPT-v2,这是一个可以被视为统一接口的模型,用于更好地处理各种视觉语言任务。我们建议在训练模型时为不同的...
视觉-语言解释器(ViLaIn)框架如图所示。ViLaIn由三个模块组成,这些模块生成PD的每个部分。完整的PD连接这些部件来组装。此外,ViLaIn可以通过符号规划器的错误反馈来细化生成的PD。规划器用一对生成的PD和域描述来查找规划。本文用最先进的符号规划器Fast Downward[22]。 问题描述生成(ProDG)数据集包括语言指令、场景观测...
借助大型语言模型(LLMs)惊人的语言理解能力,一些工作开始通过赋予 LLM 多模态感知能力,来生成多模态大语言模型(MLLMs),并在很多视觉语言任务上取得突破性进展。但是现有的MLLMs大多采用图文对预训练得到的视觉编码器,比如 CLIP-ViT。这些视觉编码器主要学习图像层面的粗粒度图像文本模态对齐,而缺乏全面的视觉感知...
目标导向的视觉对话是“视觉-语言”交叉领域中一个较新的任务,它要求机器能通过多轮对话完成视觉相关的特定目标。该任务兼具研究意义与应用价值。 日前,北京邮电大学王小捷教授团队与美团AI平台NLP中心团队合作,在目标导向的视觉对话任务上的研究论文《Answer-Driven Visual State Estimator for Goal-Oriented Visual Dialog...
本文作者基于BERT模型的思想提出了ViLBERT模型来解决视觉-语言任务的预训练问题。 Pipeline VilBERT的结构如上图所示。图片和文本分别经过两条不同的stream进入co-attentional transformer层中。其中图片经过Faster R-CNN生成候选区域提取特征生成embedding,而文本则在生成embedding后经过了额外的几个Transformer层。作者解释说...
(1)该工作提出了一个新的多模态大语言模型-九天:通过双层视觉知识增强的多模态大语言模型。 (2)该工作在包括图像描述、视觉问答和指示表达理解等17个视觉语言任务基准集上进行评测,其中13个评测集达到了当前最好的性能。 (3)该工作提出了一个分段式指令微调策略来解决图像级理解和区域级定位任务之间的内部冲突,实...
(1)该工作提出了一个新的多模态大语言模型-九天:通过双层视觉知识增强的多模态大语言模型。 (2)该工作在包括图像描述、视觉问答和指示表达理解等17个视觉语言任务基准集上进行评测,其中13个评测集达到了当前最好的性能。 (3)该工作提出了一个分段式指令微调策略来解决图像级理解和区域级定位任务之间的内部冲突,实...
(1)该工作提出了一个新的多模态大语言模型-九天:通过双层视觉知识增强的多模态大语言模型。 (2)该工作在包括图像描述、视觉问答和指示表达理解等17个视觉语言任务基准集上进行评测,其中13个评测集达到了当前最好的性能。 (3)该工作提出了一个分段式指令微调策略来解决图像级理解和区域级定位任务之间的内部冲突,实...
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。