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型的几个有趣的能力,例如(i)多图像推理(尽管模型在SFT期间只看到单个图像-文本对),(ii)更强的上下文学习能力,以及(iii)增强的世界知识。 多模态LLM通常可分为两种设置:基于交叉注意的[5,34]和基于自回...
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...
《VL-BERT: Pre-training of Generic Visual-Linguistic Representations》是MSRA和中科大发表在ICLR 2020的一个工作,提出了视觉-语言预训练框架VL-BERT,也是最早做视觉-语言联合预训练的一个工作之一了。 整个模型的结构和BERT相似,如图Fig 1所示,权重也是用在文本上预训练的BERT权重来做初始化。 Fig 1 关于BERT的...
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...
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...
VL-BERT: 可预训练的通用视觉-语言表示 作者提出了一种新型可训练通用预训练表示,用于视觉-语言任务,称为视觉-语言BERT(简称VL-BERT)。VL-BERT采用简单且功能强大的Transformer模型作为基础,并对其进行扩展,以视觉和语言的嵌入特征作为输入。其中,作为输入的特征来自输入句子中的单词或者来自输入图像中的感兴趣区域regio...
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...
一、视觉-语言预训练模型的概念 视觉-语言预训练模型是一类融合视觉和语言信息的人工智能模型。它基于海量的视觉和语言数据，在大规模数据集上进行预训练，学习到图像和文本之间的关联性和语义信息。这种模型能够将图像和文本编码成高维向量表示，实现跨模态的语义理解。二、工作原理与结构 视觉-语言预训练模型通常由两...
视觉语言预训练模型的主要思想是将图像和文本视为一种序列数据,通过使用循环神经网络和注意力机制来捕捉图像和文本之间的动态关系。模型通常采用大规模的图像和文本数据集进行训练,这些数据集包含了大量的图像和文本对,用于训练模型对图像和文本的联合建模能力。 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...
预训练模型在自然语言处理和计算机视觉领域引起了学术界和工业界的广泛关注。利用大规模无监督数据进行训练的预训练模型有着非常好的泛化性,只需在小规模标注数据上进行微调,就可以在相应任务上有所提高。但相关研究的进展如何?还有哪些问题需要进一步探索?