计算病理学的视觉语言基础模型01文献速递介绍 数字病理学的快速普及和深度学习的进步使得可以开发出针对各种疾病和患者群体的各种病理学任务的强大模型。然而,由于医学领域标签稀缺,模型训练通常很困难,并且模型的使用受到其训练的具体任务和疾病的限制。此外,组织病理学中的大多数模型仅利用图像数据,与人类相互教导和推理...
最近,在视觉语言建模中也得到了深入研究。然而,目前缺乏对预先训练的视觉语言模型提示工程一个系统概述。本文旨在全面综述三类视觉-语言模型(VLM)的提示工程前沿研究:多模态-到-文本生成模型(如火烈鸟Flamingo)、图像-文本匹配模型(如CLIP)和文本-到-图像生成模型(如Stable Diffusion)。每种类型的模型,都总结和讨论了如...
此外,组织病理学中的大多数模型仅利用图像数据,与人类相互教导和推理组织病理学实体的方式形成鲜明对比。我们介绍了一种名为CONtrastive learning from Captions for Histopathology(CONCH)的视觉-语言基础模型,它是使用各种来源的组织病理学图像、生物医学文本以及特别是超过117万个图像-标题对进行的任务无关预训练。在一...
这篇关于预训练视觉语言模型的提示工程的调查论文为这个领域的当前研究状况提供了宝贵的见解。通过分析确定的主要发现和趋势揭示了在适应视觉语言任务中有效使用提示来调整大型预训练模型的方法。一个关键的发现是提示工程在不同类型的视觉语言模型上的多功能性和适用性,包括多模态到文本生成模型、图像-文本匹配模型和文本...
利用医学Twitter进行病理图像分析的视觉-语言基础模型 01 文献速递介绍 缺乏公开可用的医学图像标注是计算研究和教育创新的一个重要障碍。同时,许多医生在公共论坛上(如医学Twitter)分享了去标识化的图像和大量知识。在这里,我们利用这些众包平台来策划OpenPath,这是一个包含208,414张病理图像与自然语言描述配对的大型数据...
本文研究了如何充分挖掘预训练视觉-语言基础大模型的更好零样本学习能力。论文提出了Test-time Prompt Tuning, TPT),这种新的prompt调整方法,可以使用单个测试样本动态学习自适应提示。我们证明了该方法对自然分布变化的鲁棒性跨数据集泛化,使用CLIP作为基础模型。不需要任何训练数据或标注,TPT提高了CLIP的zero-shot的泛化...
1. CogVLM是一款由中国研究人员介绍的强大开源视觉语言基础模型,通过深度整合语言和视觉信息,提升了跨模态任务的性能。 2. CogVLM采用了新颖的训练方法,通过可训练的视觉专家在VLM预训练期间提高语言模型的视觉理解能力,避免了深度整合方法性能不佳的问题。
ICML 2024:从视觉语言基础模型反馈中进行强化学习 奖励工程长期以来一直是强化学习研究中的挑战,因为它通常需要大量人力投入。在本文中,研究人员提出了RL-VLM-F,它可以自动生成代理学习新任务的奖励函数,仅利用任务目标的文本描述和代理的视觉观察,通过利用视觉语言基础模型(VLMs)的反馈。该方法的关键在于查询这些模型,...
【视觉-语言地理基础模型(VLGFM)相关资源列表,遥感领域结合视觉和语言模型的前沿研究,提供模型记录、追踪和基准测试,促进遥感图像理解和分析技术的发展】'Awesome-VLGFM - A Survey on Vision-Language Geo-Foundation Models (VLGFMs)' GitHub: github.com/zytx121/Awesome-VLGFM #遥感# #视觉语言模型# #地理基础...
基础模型主要包括以下几类: 1、大型语言模型(Large Language Models):如BERT、GPT-3、PaLM等,主要应用于自然语言处理任务。 2、视觉Transformer模型:如ViT、Swin Transformer等,主要应用于计算机视觉任务。 3、视觉-语言模型(Vision-Language Models):如CLIP、ALIGN等,通过跨模态对比学习实现视觉与语言的对齐。