• 我们没有从零开始训练多模态模型,而是提出了第一个基于 VLM 的两阶段面向任务的目标检测框架,利用视觉语言预训练中的大量语义信息及其支持校准的联合视觉文本嵌入空间的能力。 • 我们设计了一个基于 Transformer 的对齐模块,以重新校准来自 VLM 的视觉和文本嵌入,确保对象视觉特征与来自对象共同属性的形容词短语...
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...
【新智元导读】来自Salesforce的华人研究员提出了一个新模型BLIP,在多项「视觉-语言」多模态任务上取得了新sota,还统一了理解与生成的过程。目前代码开源在GitHub上已取得超150星! 视觉语言预训练(Vision-language pre-training)的相关研究在各种多模态的下游任务中已经证明了其强大的实力。 但目前的模型和方法还存在...
例如,将图像理解和语言生成任务结合起来构成了图像描述(image captioning)任务;将图像分类、目标检测、图像分割、目标技术、颜色分析等 CV 任务与问答任务结合起来就构成了视觉问答任务;将图像理解和对话任务结合起来就构成了视觉对话任务。 近年来,研究者们试图将动作控制也引入到「视觉-语言」任务的框架中。吴琦将此类...
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...
图1：对比其他MLLMs，九天在大部分任务上都取得了最优的性能。九天JiuTian-LION 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-...
多模态统一模型:RingMoGPT结合视觉、语言和地理定位能力,能够处理场景分类、目标检测、视觉问答、图像字幕生成及变化检测等六个主要任务。 数据集构建: 构建了一个包含52万对高质量图像-文本配对的数据集,细化了远程感知图像的对象描述。 构建了160万对包含指令调优的多任务数据集,支持多时态场景分析。
视觉语言导航(VLN)是一个新兴的研究领域,旨在构建一种可以用自然语言与人类交流并在真实的3D环境中导航的具身代理,与计算机视觉、自然语言处理和机器人等研究领域紧密关联。视觉语言导航任务要求构建的具身代理能够根据语言指令推理出导航路径,然而,稀疏的语言指令数据集限制着导航模型的性能,研究者们又提出了一些能够根据...
ViLBERT(Lu et al.2019)代表视觉与语言BERT。听起来确实像是BERT模型的一个版本(Devlin等人,2018年),该模型很快就变成了NLP任务的SOTA,并集成了视觉输入。ViLBERT是用于多模态任务,如视觉问答(VQA)和参考表达式。 方法总结 该模型有效地继承了BERT模型,BERT模型的许多部分在该方法中保持不变。
Pythia 是一个深度学习框架,它支持视觉和语言领域的多任务处理。该框架搭建于开源的 PyTorch之上,其模块化、即插即用的设计使得研究者可以迅速构建模型。Pythia 是为视觉和语言任务设计的,如与视觉数据相关的问答和自动生成图像注释。 Pythia 不但支持分布式训练及多种数据集,同时还支持自定义的最优化器等。Pythia 还...