GalLoP旨在从全局和局部 CLIP 的视觉表示中学习不同提示的集合。如图 2 所示,GalLoP 学习两组专门的提示:从全局视觉表示接收信号的“全局提示”,以及仅使用局部特征训练的“局部提示”。 考虑一组n个可学习的局部提示\mathcal{P}_l=(\boldsymbol{p}_1^l,\cdotp\cdotp\cdotp,\boldsymbol{p}_n^l)和一组m...
多模态学习(Multimodal Learning)应运而生,它融合了视觉、语言等多种模态的信息,开启了跨模态表示与理解的新篇章。 一、多模态学习的基本概念 模态(Modality):在多模态学习中,模态指的是感知信息的不同表现形式,如视觉、听觉、触觉等。每种模态都有其独特的信息表达方式和特点,因此,如何处理和理解这些多源信息成为...
作者将此方法应用于广泛的领域,包括计算机视觉、语言处理以及自然科学等(图1)。 文章考虑以图像为主的图(image-intensive graph, IIG)用于图像和视频推理(“图像的多模态图学习”),以语言为主的图(language-intensive graph, LIG)用于处理自然和生物序列(“...
多模态学习在视觉与语言理解中的应用前景广阔。随着人工智能技术的不断发展和多模态学习算法的不断改进,多模态学习在视觉与语言理解领域的应用将进一步扩大。未来,多模态学习有望在图像描述生成、视觉问答系统、情感分析和跨模态检索等方面取得更大的突破。同时,多模态学习与其他领域的交叉应用也将成为未来的研究方向,如...
视觉-语言 (Vision-Language, VL) 是计算机视觉和自然语言处理这两个研究领域之间形成的交叉领域,旨在赋予 AI 系统从多模态数据中学习有效信息的能力。受 NLP 预训练语言模型(如BERTGPT等)的启发,视觉-语言预训练 (Vision-Language Pre-training, VLP) 逐渐受到关注,成为如今 VL 任务的核心训练范式。本文对 VLP ...
为此,字节跳动 AI Lab Research 团队提出了X-VLM,首次提出学习多粒度的视觉和语言对齐。实验证明,这种预训练方法十分高效,模型规模无需很大,预训练数据无需很多, 仅216M参数量的X-VLM就能在广泛的多模态任务上获得了十分优秀的表现,例如:图像文本检索、基于图片的问答或推理、视觉定位、图片描述生成。目前,X...
VLM Pre-training and Zero-shot Prediction:使用视觉-语言相关性进行大规模无监督式预训练,并且可以在...
当前,视觉语言模型(VLMs)已经广泛用于多模态任务中,以提高通过保留图像详细信息而获得的准确性。然而,这些高分辨率的VLMs由于对输入图像进行多重分区编码而生成了大量的视觉tokens,导致在资源受限的环境中处理这些tokens面临着巨大的计算挑战。研究表明,高分辨率VLM所生成的视觉tokens数量通常是低分辨率VLM的3到10倍,这直...
多模态视觉语言表征学习,简而言之,就是研究如何有效地将视觉(如图像、视频)与语言(如文本、语音)这两种或多种模态的信息进行融合与表征,以支持更高级别的推理和决策任务。这一领域的发展得益于大数据时代的到来和深度学习技术的突破,使得计算机能够处理并理解更加复杂、多样的信息。 1.2 重要性 多模态视觉语言表征学习...
这篇论文提出了MMICL方法,通过改进视觉语言模型的架构和预训练数据来解决理解复杂多模态提示的问题。通过精心设计的架构将视觉和文本上下文以穿插的方式整合,并创建了名为MIC的新数据集,以缩小训练数据与真实世界应用中复杂用户提示之间的差距。