本期邀请的嘉宾是同样来自IDEA研究院的张磊老师。在本期,我们将一同探讨有关视觉-语言的跨模态训练的论文《Oscar: Object-Semantics Aligned Pre-training for Vision-Language Tasks 》。除了聊聊论文以及背后团队的故事,二位同时也会聊到有关大规模预训练模型的未来发展
图3:步骤t的跨模态推理导航器 图4:跨模态匹配评论家,提供周期重建内在奖励 2 自监督模仿学习(SIL): 通用的视觉-语言导航任务的有效的方法,其标准设置是在已见过的环境中训练智能体,然后在未探索过的未见过的环境中测试它。允许智能体在没有基本真值演示的条件下探索未见过的环境,将有助于终身学习和对新环境的...
把Bert预训练方法用到视觉语言表征学习里面 可放到下游任务里面,看到一系列的改进 多模态表征,关心把多模态的数据,多模态的一些单词也好,图像里面的一个物体的一个区域也好,投影到公共空间 核心是如何学习视觉和语言对齐表示 三元组表示 实验结果 单词区域对齐重点 重点参考文献 大力出奇迹,更好表示 增加数据量增加算力...
面向多语言-视觉公共空间学习的多语言文本-视频跨模态检索模型 本文针对具有挑战性的多语言文本-视频跨模态检索问题进行研究.传统文本-视频跨模态检索模型通常针对单一语言进行设计,比如英语,模型仅支持某一特定语言的文本查询.如... 林俊安,包翠竹,董建锋,... - 《计算机学报》 被引量: 0发表: 2024年 基于视觉-...
预训练的视觉语言模型 (VL-PTMs) 在将自然语言融入图像数据中显示出有前景的能力,促进了各种跨模态任务。 然而,作者注意到模型pre-training和finetune的客观形式之间存在显着差距,导致需要大量标记数据来刺激 VL-PTMs 对下游任务的视觉基础能力。 为了应对这一挑战,本文提出了跨模态提示调优Cross-modalPromptTuning(CP...
LLM2CLIP语言模型解锁丰富视觉表现 | CLIP 是当今最重要的多模态基础模型之一,它使用简单的对比学习损失对大规模图像-文本对将视觉和文本信号对齐到共享特征空间中。是什么推动了 CLIP 的功能?自然语言(人类知识的载体)提供的丰富监督信号形成了强大的跨模态表示空间。因此,CLIP 支持各种任务,包括零样本分类、检测、分...
多个机器智能的融合涉及不同类型和功能的人工智能系统。例如,自然语言处理系统、计算机视觉系统和机器学习模型等。通过综合这些智能系统,可以实现结合视觉、听觉、触觉等多模态感知方式,构建全面的环境理解,让不同AI 发布于 2024-06-22 18:16・IP 属地北京