统一视觉-语言理解和生成,使用captioner+filter高效利用互联网有噪数据 模型架构: Image/text encoder:ITCloss对齐视觉和语言表征,基于ALBEF提出的momentum distillation Image-grounded text encoder:ITM loss建模视觉-语言交互,区分positive/negative图文对,使用hard negative mining挖掘更高相似度的负例优化模型 Image-groun...
论文注意到,Chen和Wang(2022)报告称,尽管视觉编码器的规模扩展导致参数计数增加较小,但与扩展语言模型规模相比,视觉编码器规模的扩展带来了更强的性能提升。尽管EVA-CLIP-5B(Sun et al., 2023)的参数计数是SigLIP-SO400M(Zhai et al., 2023)的十倍,论文在四个基准测试中获得了相似的性能,这表明EVA-CLIP-5B...
多模态学习是一种通过融合多种感知模态的信息,实现对视觉和语言的联合理解的方法。传统的视觉和语言理解方法往往是独立进行的,无法充分利用不同感知模态之间的关联性。而多模态学习通过将视觉和语言信息进行融合,可以实现更全面、准确的理解和推理。 多模态学习在视觉与语言理解中的创新应用 多模态学习在视觉与语言理解...
2.多模态模型需要具备跨模态对齐、跨模态融合和跨模态生成等能力,以实现多源信息的联合理解和表达。视觉与语言多模态简介1.视觉与语言多模态技术可以应用于智能客服领域,实现图像和文字信息的联合理解和答复,提高用户体验和服务效率。2.在智能家居领域,多模态技术可以实现语音、图像和传感器等多种信息的融合和处理,提高...
公平性在深度学习中是一个关键问题,尤其是在医疗领域,这些模型影响着诊断和治疗决策。尽管在仅限视觉领域已对公平性进行了研究,但由于缺乏用于研究公平性的医疗视觉-语言(VL)数据集,医疗VL模型的公平性仍未被探索。 为了弥补这一研究空白,我们介绍了第一个公平的视觉-语言医疗数据集(FairVLMed),它提供了详细的人口...
深度视觉-语言模态融合,而不影响LLM原有的语言能力:冻住LLM和ViT,在attention和FFN层训练一份视觉专家模块 CogAgent 【2023.12发布】https://arxiv.org/abs/2312.08914 针对GUI场景的多模态理解和导引,使用高分辨率-低分辨率双编码器,支持1120x1120的屏幕输入 ...
在回归任务中,多模态情感分析 (MSA) 旨在利用多模态信号(如视觉、语言等)检测视频中的情绪。它是作为一个连续的强度变量来预测话语的情感走向。 在检索任务中,视觉 - 语言检索 (VLR) 通过适当的匹配策略来理解视觉(图像或视频)和语言,其包括两个子任务,视觉到文本检索和文本到视觉检索,其中视觉到文本检索是根据...
偏好优化已经在大语言模型中广泛使用了,但现在,它也可以用在视觉语言模型 (VLM) 上。得益于TRL的开发,现在我们可以使用 TRL 对 VLM 进行直接偏好优化(Direct Preference Optimization)。本文将会介绍使用 TRL 和 DPO 对视觉语言模型进行训练的全过程。 TRL:https://hf.co/docs/trl/index ...
公平性在深度学习中是一个关键问题,尤其是在医疗领域,这些模型影响着诊断和治疗决策。尽管在仅限视觉领域已对公平性进行了研究,但由于缺乏用于研究公平性的医疗视觉-语言(VL)数据集,医疗VL模型的公平性仍未被探索。 为了弥补这一研究空白,我们介绍了第一个公平的视觉-语言医疗数据集(FairVLMed),它提供了详细的人口...
通过自然语言处理技术,计算机能够理解和生成人类的语言。在多模态知识表示中,语言能够与视觉和动作相结合,形成更加全面和准确的知识表达。例如,在图像描述任务中,计算机可以通过理解图像的内容,并结合语言生成准确的描述。这样的结合提高了计算机对图像的理解和描述能力。