为了让 LLM 能够让相似的 caption 接近，让不同图像的 caption 远离，他们设计了一个新的图像描述对比微调 ——Caption-Contrastive（CC）finetuning。该团队对训练集中每张图像都标注了两个以上 caption，再采用同一个图像的 caption 作为正样本，不同图像的 caption 作为负样本来进行对比学习，来提升 LLM 对于不同...
CLIP还能做视频字幕任务!腾讯&清华提出CLIP4Caption发布于 2022-06-05 13:14 · 273 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 Clip Studio Paint(原 ComicStudio)字幕字幕翻译清华大学视频字幕字幕制作 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧相关...
作者提出了CLIP4Caption,一种基于两阶段语言和视频预训练的视频字幕解决方案。 为了更好的视觉表征,作者采用预训练阶段来学习强文本相关的视频特征。此外,为了改进视频字幕,作者使用Uni-VL预训练权重初始化基于编码器-解码器的caption结构,并在MSR-VTT数据集中微调模型。 此外,作者还引入了一种新的集成策略,利用caption...
HERO方法和本文CLIP增强方法的模型结构如上图所示,主要不同是,作者将原本的Text Encoder替换为了CLIP的Text Encoder,从而获得更好的性能文本编码效果,从而在VALUE基准上达到了更好的性能。 2.4. CLIP4Caption: CLIP for Video Caption 2.4.1. 论文信息 CLIP4Caption: CLIP for Video Caption 代码语言:javascript 代码...
视频字幕(Video captioning)是一项具有挑战性的任务,因为它需要生成描述各种不同复杂视频的句子。现有的视频字幕模型由于忽略了视频和文本之间的差异,缺乏足够的视觉表现力。 为了弥补这一差距,在本文中,作者提出了一个基于CLIP的增强视频文本匹配网络(VTM)来改进视频字幕的CLIP4Caption框架。该框架充分利用了来自视觉和语...
上图展示了本文提出的用于视频字幕的CLIP4Caption的框架。作者分两个阶段训练本文的模型。 首先,作者在MSR-VTT数据集上预训练一个视频文本匹配网络,以获得更好的视觉特征(上图的下半部分)。 然后,作者将预先训练好的匹配网络作为微调阶段的视频特征提取器(上图的上半部分)。将嵌入的帧序列输入到视频编码器,与生成...
由于训练数据的限制[52; 71],视频标题生成模型的性能目前落后于图像标题生成方法。未来的工作可以探索它们的性能改进。最近的工作如ClipVideoCap [81],Lavander [33],CLIP4Caption [67],HiREST [87],和TextKG [24]取得了有希望的结果。然而,作者在这项工作中的设置不考虑访问标记视频。
[5] Sariyildiz, Mert Bulent, Julien Perez, and Diane Larlus. “Learning visual representations with caption annotations.” European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020.[6] Zhang, Yuhao, et al. “Contrastive learning of medical visual representations from paired images and text.”...
在線CAPTION轉CLIP,無需下載任何軟件,即可將CAPTION轉CLIP格式放到電腦、平板或手機上! 第1步 上傳CAPTION文件 從您的計算機、Google Drive、Dropbox、URL 或通過將它們拖到頁面上來選擇文件。 第2步 選擇CLIP 選擇輸出CLIP或任何其他格式作為轉換結果(單擊轉換按鈕) ...
self.transform=torchvision.transforms.ToTensor()def__len__(self):returnlen(self.texts)def__getitem__(self,idx):img_path=self.image_paths[idx]image=Image.open(img_path)image=self.transform(image)caption,mask=self.inputs[idx].items()return{"image":image,"input_ids":caption["input_ids"],"...