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(“...
顾名思义,视觉-语言任务指的是处理视觉和语言这两种多模态信号输入的任务,根据历史工作主要可以分为三类: 图1:视觉-语言任务图示 模型结构 受预训练语言模型 (PLM) 的启发,以及 NLP 和 CV 领域越来越多地使用基于 Transformer 的统一架构的趋势,关于视觉-语言预训练的研究也受到越来越多的关注。VLP 主要通过在大...
通过共注意力机制模块将语言信息和视觉信息相融合. 该共注意力机制模块基于Transformer中自注意力模块的结构, 在每个模态中都用自身的Query和另一个模态的Value和Key计算注意力, 以此来融合多模态信息.
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...
在多模态领域也慢慢燃起了提示学习之火, 诸如CLIP[19], CPT[20]等出色的工作应运而生. 3)模型结构 从两个不同的角度介绍视觉语言预训练模型的体系结构: (1)从多模态融合的角度对比单流结构与双流结构. (2)从整体架构设计的角度对比仅编码结构和编码-解码结构. ...
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...
视觉和语言多模态推理的深度学习方法.docx,PAGE29 / NUMPAGES31 视觉和语言多模态推理的深度学习方法 TOC \o 1-3 \h \z \u 第一部分 多模态推理的定义与重要性 2 第二部分 融合视觉和语言数据的数据预处理 4 第三部分 多模态特征提取与表示学习 8 第四部分 深度学习在多模态
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。
GLIP通过短语定位任务学习到的对象级别、语言感知的视觉表征能够准确识别出图片中“戴着红色帽子的猫”的位置,即使这个特定的短语在训练数据中从未出现过。 BLIP/BLIP-2的例子: 在相同的任务中,BLIP或BLIP-2可能会使用从大量图像-文本对中预训练的模型来识别图中的猫。
第二 自然语言处理，计算机视觉，多模态 三者之间的关系是，多模态包含自然语言，计算机视觉，语音等2种...