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...
《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...
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...
计算机视觉领域通用的预训练模型包括在ImageNet上训练的各种卷积神经网络(CNN)。自然语言处理(NLP)领域在2018年提出的BERT模型(双向Transformer结构,利用了self-attention来增加上下文的相关性)逐渐成为了语言任务中首选的预训练模型。但在视觉与语言交叉的领域还没有出现一个通用的预训练模型。 本文作者基于BERT模型的思想...
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...
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...
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,再到通过
本文首先对视觉语言模型的预训练方法进行了总结和分类对比,分别为以对比学习为目的的方法、以生成任务为目的的方法和以对齐为目的的方法。 1. 基于对比学习的方法(Pre-Training with Contrastive Objectives)。对比目标通过在特征空间中将配对样本拉近并将其他样本推远来训练视觉语言模型学习具有识别力的特征。本章节根据对...
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-modal Prompt Tuning...
实证分析表明,预训练可以更好地对齐视觉-语言的clues,并有利于下游任务,如视觉常识推理、视觉问答和参考表达理解(referring expression comprehension)。值得注意的是,VL-BERT在VCR benchmark排行榜上获得单一模型的第一名。代码在:https://github.com/jackroos/VL-BERT...