在前面写的几篇里面学习了MiniCPM-V、ViT、CLIP和BLIP之后,今天学习一下BLIP-2模型,记录学习过程,主要是模型架构、训练方式和相关源代码的理解。欢迎批评指正,一起学习~~ 1 充分利用现有视觉和文本模型的多模态模型 BLIP2出自Salesforce发表在ICML 2023的论文BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with...
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既然冻结是BLIP-2特色，那就把视觉编码器和语言模型都始终保持冻结。冻结的原因之一可能是担心越训练，效...
Blip2模型论文解读(基于MindNLP实现)BLIP-2 提出了一个 新的高效预训练策略,用于解决视觉和语言联合学习任务中的计算成本问题。相比其他模型,BLIP-2 的最大创新点在于,它引入了冻结的预训练图像编码器和冻结…
1. Q-former结构的设计 我们要先从Q-former结构的设计说起。它的核心是拿一组预定义好的、可学的、...
BLIP-2 是一种多模态 Transformer 模型,主要针对以往的视觉-语言预训练 (Vision-Language Pre-training, VLP) 模型端到端训练导致计算代价过高的问题。 所以,如果能够使用预训练好的视觉模型和语言模型,我把参数冻结,应该能够节约不少的计算代价。 BLIP-2 就是这样,这个工作提出了一种借助现成的冻结参数的预训练视...
自然语言处理在大模型的加持下发生了天翻地覆的变化,但技术是不断前进的,仅仅在文字模态上已经远远不够了,所以多模态势必是一个大的趋势,所以本文解析了多模态领域比较经典的3篇论文: CLIP、BLIP、BLIP2 这几篇论文均聚焦于视觉语言模型领域,旨在提升模型在视觉语言任务中的性能与泛化能力,探索如何有效整合视觉信息...
BLIP提出了一种基于预训练的方法,通过联合训练视觉和语言模型来提升多模态任务的性能。BLIP-2则提出了一种更简洁的预训练方法,利用现有的单模态视觉和文本预训练模型,以减少计算成本和避免灾难性遗忘问题。 一、 BLIP简介 BLIP(Bootstrapping Language-Image Pretraining)是salesforce在2022年提出的多模态框架,是理解和...
Blip2通过一种轻量级的Query transformer进行两阶段的训练。第一阶段从冻结的图像编码器中引导视觉-语言表示学习。第二阶段从冻结的语言模型中引导视觉到语言的生成学习。模型效果能够达到SOTA同时显著减少训练参数量。 VLP(vision language pre-training)search,即采用预训练好的视觉和语言模型,并且为了解决灾难性遗忘和计...
BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models Method Key Word: 多模态大模型, VIT, BERT 预训练 Function: 给出图片,可进行描述 或结合图片回答问题或为图片按指定描述分类 Advantage: 无需训练重量级模型(ViT/GPT), 只需要训练轻量级Q-Former(BERT...