CLIP-UP的核心目标是为预训练的视觉语言模型(VLMs)赋予在遇到不可回答的多项选择视觉问答(VQA)问题时拒绝回答的能力,同时最小化对标准(可回答)问题性能的影响。CLIP-UP的设计理念是通过引入CLIP(一种强大的视觉-语言对齐模型)生成的相关向量,捕捉图像与问题之间的对齐信息,并将其投影到VLM的中间特征空间中,生成一...
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training) 模型是 OpenAI 在 2021 年初发布的用于匹配图像和文本的...
4.2.1. Visual Question Answering 视觉问答(VQA)的任务是提供给定图像和相关问题的答案,在本文中,作者采用了两种方法Pythia和MCAN来研究CLIP特征对VQA的影响。 可以看出,基于CLIP的CNN模型的特征,性能能够优于基于以前特征的模型。 4.2.2...
上表展示了\mathbf{ CLIP}\text{-}\mathbf{ViL_p }模型的实验结果,可以看出\mathbf{ CLIP}\text{-}\mathbf{ViL_p }能够在VQA和 SNLI-VE上达到SOTA的性能。 4.实验 4.1. Zero-Shot Performance of CLIP in VQA 从上表可以看出,在zero-shot设置下,所有CLIP变体的性能都比较差,因此预训练和微调还是非常重...
这种方法的优点是它能够复用已经训练好的模型,并且只需要训练相对较少的参数。这在某种程度上减轻了训练的压力,降低了训练资源的消耗,并且还能保持相当不错的效果。BLIP-2的可训练参数量是 DeepMindFlamingo的,在VQA任务上的效果还更好。 今年的一个趋势,是使用大型预训练模型(如7B或33B的LLM)来增强多模态模型的性...
有趣的是，当简单地将图像和文本一起渲染时，CLIPPO 也可以在 VQA 上获得良好的性能，尽管从未在此类数据上进行预训练。与常规语言模型相比，基于像素的模型的一个直接优势是不需要预先确定词汇。因此，与使用经典 tokenizer 的等效模型相比，多语言检索的性能有所提高。最后，该研究还发现，在某些情况下训练 CLIPPO...
Zero-shot 解决VQA问题 之前关于CLIP的一些研究就尝试过用CLIP解决VQA问题,但是效果很差。作者认为效果差不是CLIP的问题,而是之前的人都没用好,没有完全发挥出CLIP的潜力。为了通过zero-shot learning解决VQA任务,一个核心的问题是如何将VQA任务利用prompt的思路转化成完形填空任务。只有将VQA任务转换成更接近CLIP预训练...
CLIPVQA: Video Quality Assessment via CLIP This is an official implementation of CLIPVQA, a new framework adapting language-image foundation models to video quality assessment. Environment Setup To set up the environment, you can easily run the following command: conda create -n CLIPVQA python=3.7...
有关连接器设计的研究表明,token 级融合中,模态适配器的类型不如视觉 token 的数量和输入分辨率重要。在视觉问答(VQA)任务中,token 级融合通常表现优于特征级融合。尽管交叉注意力模型可能需要更复杂的超参数搜索过程才能达到相似的性能,但 token 级融合的简洁性和高效性使其成为许多 MLLM 模型的首选。
VQA。图 2 中报告了模型和基线的 VQAv2 评分。可以看到,CLIPPO 优于 CLIP∗ 、1T-CLIP,以及 ViT-B/16,获得了 66.3 的分数。 多语言视觉 - 语言理解 图3 表明,CLIPPO 实现了与这些基线相当的检索性能。在 mT5 的情况下,使用额外的数据可以提高性能;在多语言上下文中利用这些额外的参数和数据将是 CLIPPO...