通过增强的预训练方法,作者构建VILA,一个视觉-语言模型族,在主要基准测试中始终优于最先进的模型,例如LLaVA-1.5。多模态预训练也有助于揭示VILA的特性,包括多图像推理、增强的上下文学习和更好的世界知识。 如图所示:与最近的方法相比,VILA增强的视觉-语言预训练持续地提高下游任务的准确性。此外,预训练过程解锁了模...
预训练通常被用于自然语言处理以及计算机视觉领域,以增强主干网络的特征提取能力,达到加速训练和提高模型泛化性能的目的。该方法亦可以用于场景文本检测当中,如最早的使用ImageNet预训练模型初始化参数,到使用合成数据直接预训练检测器再在真实数据上Finetune[1][2],再到通过定义一些预训练任务训练网络参数等。但这些方法...
我们在文献中首次研究了这一数据规模对视觉语言模型的影响。 我们对在1000亿个独特示例规模上预训练视觉语言模型的潜力进行了实证研究。据我们所知,此前从未在文献中研究过这一数据规模对视觉语言模型的影响。 我们证明,1000亿图像-文本对的规模对视觉语言模型在传统西方中心基准测试之外的领域有益,如文化多样性、多语...
而在自然语言处理中,Transformer模型经过“masked language model” (MLM)目标任务,在大型语言语料库上进行预训练后模型可应用于各种NLP任务并取得很好的效果。 于此同时对于视觉和语言交叉的任务,如图像字幕,视觉问答,视觉常识推理等,还缺少这种预训练通用特征表示。现有的研究是将已经预训练好的用于图像识别和自然语言处...
视觉语言预训练模型的主要优点包括: 1.跨模态交互:视觉语言预训练模型能够同时处理图像和文本信息,实现了视觉和语言信息的跨模态交互,提高了模型的泛化能力和解释性。 2.通用性:视觉语言预训练模型适用于多种任务,如图像描述生成、图像分类、问答等。它能够将图像和文本信息有机结合,提高了模型的性能和实用性。 3....
SOHO 模型工作流。 推荐：不需要边界框标注、用于视觉语言表征学习的端到端预训练模型 SOHO。 论文 7：Self-supervised Video Representation Learning by Context and Motion Decoupling 作者：Lianghua Huang、Yu Liu、Bin Wang 等 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.00862.pdf 摘要：视频行为理解中的一个核心...
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)是一个由OpenAI推出的视觉语言预训练模型,其核心思想是建立一种图像与文本的关联性,并通过对图像和文本之间相似性的度量,来实现它们之间更好地相互理解。 CLIP的实现基于对大量图像和对应的文本信息进行组合和匹配,以此构建大规模数据集。在预训练阶段,模型会利用该数据集...
BLIP,即Bootstrapping Language-Image Pre-training,是一种革命性的预训练模型,通过统一视觉语言理解与生成能力,在多个视觉语言任务上取得显著成效。本文将深入浅出地介绍BLIP的技术原理、优势及应用前景。
视觉-语言,英文名称是“Vision and Language,VL”。VL预训练模型旨在让机器处理涉及到“理解视觉内容和文本内容”的任务。VL任务可以分成VL生成任务和VL分类任务。 这两类任务解决的问题不一样,难度也不一样。对于VL生成任务,不仅需要对视觉信息进行理解,还需要生成相应的语言描述,既涉及编码,又涉及解码;而VL分类任务...
在人工智能领域,视觉-语言预训练模型(Vision-Language Pre-trained Models, VLP)正逐渐成为连接计算机视觉与自然语言处理的桥梁。这些模型通过在大规模视觉与语言数据上进行预训练,能够捕捉图像与文本之间的复杂关系,从而在图像描述、视觉问答、跨模态检索等任务中展现出卓越的性能。本文将简要概述VLP模型的发展历程、关键...