引言 随着人工智能技术的飞速发展,视觉语言预训练(Vision-Language Pre-training, VLP)模型逐渐成为提升视觉语言任务性能的重要手段。然而,传统模型在灵活性和数据噪声处理方面存在局限。BLIP(Bootstrapping Language-Image Pre-training)作为Salesforce在2022年提出的创新模型,通过引入多模态混合架构和数据清洗机制,实现了视...
[论文总结] BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation 说在前面 ICML 2022,原文链接:icml.cc/virtual/2022/sp 原文开源代码:github.com/salesforce/B 本文作于2023年03年21日。 该论文写作都是按点描述的,要点总结得很清楚,基本直译就行了 1. ...
BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generatio 结构 结构如Fig.2所示 视觉特征模块-ViT 将图片拆分成patch序列然后提取得到图片的特征序列。在序列前添加[CLS]token,该位置对应的ViT输出特征作为全局图片特征的表示。 文本特征模块-双向Attention encoder,同样...
BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models论文阅读笔记 Motivation & Abs 端到端大规模视觉语言预训练的开销极大。为此,本文提出了BLIP2,利用现成的冻住的image encoder以及LLM引导视觉语言预训练。 模态差距:通过两阶段训练的轻量级的Query Transformer(...
BLIP,全称Bootstrapping Language-Image Pre-training,是Salesforce在2022年提出的一种创新的多模态预训练模型。其核心在于通过大规模图像-文本对的对比学习,实现了视觉与语言特征在特征空间中的对齐,从而能够同时处理视觉语言任务的理解与生成。 1.1 多模态混合架构(MED) BLIP采用了基于编码器-解码器的多模态混合结构(...
BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models 使用冻结图像编码器和大型语言模型的自引导语言图像预训练 摘要 由于大规模模型的端到端训练,视觉和语言预训练的成本变得越来越高。本文提出了一种通用且高效的预训练策略BLIP-2,它从现成的冻结预训练图像编...
BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation 论文:https://arxiv.org/abs/2201.12086 代码:https://github.com/salesforce/BLIP ▊2. Motivation 视觉语言预训练最近在各种多模态下游任务上获得了巨大的成功。然而,现有的方法有两个主要的局限性: ...
为此,研究人员提出了一个新的模型BLIP(Bootstrapping Language-Image Pre-training),可以统一视觉语言理解和生成,目前代码在GitHub上已取得超150个Stars。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2201.12086 项目地址:https://github.com/salesforce/BLIP 试玩地址:https://huggingface.co/spaces/akhaliq/BLIP ...
为此,研究人员提出了一个新的模型BLIP(Bootstrapping Language-Image Pre-training),可以统一视觉语言理解和生成,目前代码在GitHub上已取得超150个Stars。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2201.12086 项目地址:https://github.com/salesforce/BLIP 试玩地址:https://huggingface.co/spaces/akhaliq/BLIP ...
这个模型分化成Filter和Captioner,利用人工image-text pair以及LM损失微调生成Captioner,其用于根据网络image-text pair生成对应的text caption;利用人工的image-text pair并利用ITC&ITM对模型进行微调形成Filter,Filter对网络和Captioner合成的image-text pair对其进行过滤,最后将过滤后的image-text pair和人工image-text ...