下图是Multimodal mixture of Encoder-Decoder (MED),我们之后就叫BLIP,BLIP可以作为一个unimodal encoder来用、或者一个基于image的text encoder、或者一个基于image的text decoder 来使用。这是因为BLIP同时训练了 image-text contrastive learning, image-text matching, image conditioned language modeling。 image BLIP...
image_captioning任务 vision_question_answering任务 image_text_matching任务 模型架构 动态运行示意图: 研究者将一个视觉 transformer 用作图像编码器,该编码器将输入图像分解为 patch,然后将这些 patch 编码为序列嵌入,并使用一个额外的 [CLS] token 表征全局图像特征。相较于将预训练目标检测器用于视觉特征提取的方...
model = model.to(device)# preprocess the imageimage_processed = transform_image(image, image_size).unsqueeze(0).to(device)# translate the texttext_input = translate_caption(text)# find features of image and text targetwithtorch.no_grad(): multimodal_emb = model(image_processed, text_input,...
BLIP可视化 代码语言:javascript 复制 # 加载预训练模型 # model,vis_processors,text_processors=load_model_and_preprocess("blip_image_text_matching","base",device=device,is_eval=True)model,vis_processors,text_processors=load_model_and_preprocess("blip_image_text_matching","large",device=device,is_ev...
Image-Text Matching Loss(ITM):学习图像文本的联合表征,以捕获视觉和语言之间的细粒度对齐,是一个二分类任务。 Language Modeling Loss(LM):用于生成任务,根据给定图像以自回归方式生成文本描述。 BLIP 高效利用噪声数据的方法 BLIP 提出了一种称为 CapFilt(Captioning and Filtering)的方法,以高效利用网络中的噪声图...
图文匹配损失 (image-text matching loss): 查询和文本可以看到彼此，最终获得一个几率 (logit) 用以表示文字与图像是否匹配。这里，使用难例挖掘技术 (hard negative mining) 来生成负样本。图像 transformer 作为一个信息瓶颈 (information bottleneck)，查询嵌入经过它后，其输出嵌入已经不仅仅包含了视觉信息，而且...
一个MED可以作为一个单模态编码器(unimodal encoder),或是基于图像的文本编码器(image-grounded text encoder),或是基于图像的文本解码器(image-grounded text decoder)。 该模型与三个视觉语言目标共同进行预训练,即图像-文本对比学习(image-text contrastive learning)、图像-文本匹配(image-text matching)和图像-...
2、图像-文本匹配损失(Image-Text Matching Loss, ITM)激活了以图像为基础的文本编码器。它的目的是学习图像-文本的多模态表示以捕捉视觉和语言之间的细粒度对齐。ITM是一个二元分类任务,模型根据多模态特征使用一个ITM头(一个线性层)来预测一个图像-文本对是positive(匹配的)还是negative(不匹配的)。
Image-Text contrastive Loss图文对比损失函数。该损失函数目标是将视觉Transformer特征与文本Transformer特征进行对齐,使得正的图文对具有相似的表示,而负的图文对则相反。该损失函数的实现可参考论文[1] ITM Image-Text Matching Loss图文匹配损失函数。该损失函数目标是学习图文多模态表示,该表示抓住了图文...
一个MED可以作为一个单模态编码器(unimodal encoder),或是基于图像的文本编码器(image-grounded text encoder),或是基于图像的文本解码器(image-grounded text decoder)。 该模型与三个视觉语言目标共同进行预训练,即图像-文本对比学习(image-text contrastive learning)、图像-文本匹配(image-text matching)和图像-...