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...
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...
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...
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) ...
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,与生成文...
[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.”...
上半部分为微调的结构,该结构基于预训练的视频特征,来生成caption,由于预训练中生成的video encoder能够生成和文本高度对齐的视频特征,因此,在进行caption的时候会更加容易。 2.5. CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters 2.5.1. 论文信息 ...
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...
之前的工作直接在Caption任务上进行微调,从而忽略了学习一个具有强文本语义信息的视觉特征。CLIP被证明了其能够通过大量的图文数据来将本文和图像映射到相同的语义空间。 因此,在本文中,作者用CLIP的预训练参数初始化模型,然后基于视频-文本检...