(基于Captioning/CLIP/伪标签/Prompt)(上) 简介:人类通过自然监督,即探索视觉世界和倾听他人描述情况,学会了毫不费力地识别和定位物体。我们人类对视觉模式的终身学习,并将其与口语词汇联系起来,从而形成了丰富的视觉和语义词汇,不仅可以用于检测物体,还可以用于其他任务,如描述物体和推理其属性和可见性。人类的这种学习...
我们进一步将图像-文本对视为特殊的区域-单词对。我们通过将整个图像视为一个特殊区域并将来自文本编码器的整个captioning特征视为一个特殊词来提取图像的 RoI 特征。对于图像,我们将其captioning视为正样本,将同一小batch中的其他captioning视为负样本。同样的,由于采用了匹配的模式,整个框架的loss同样采用了BCE loss: ...
作者使用字幕评价指标,如BLEU4, CIDEr, SPICE,等,作为生成句子的“重要性分数”,并选择分数最高的句子组成最终结果。 从数学上讲,考虑由 个不同的模型生成的一段视频的预测字幕, 第i个caption的重要性评分可以通过假设其余的预测标题作为“ground truth”进行计算: 其中和是captioning指标。得分最高的预测字幕 被选...
将Captioning的过程分成了两步,第一步基于下游的video caption数据集,进行视频文本检索的预训练任务。预训练的流程和刚刚讲的ActionCLIP类似,就是一个视频-文本匹配的任务,这一步的作用是为了获得一个能将下游视频数据映射到文本共享语义空间的Video Encoder。 第二步就是用刚刚预训练得到的Video Encoder提取视频的特征...
这篇文章的做法也比较简单。将Captioning的过程分成了两步,第一步基于下游的video caption数据集,进行视频文本检索的预训练任务。预训练的流程和刚刚讲的ActionCLIP类似,就是一个视频-文本匹配的任务,这一步的作用是为了获得一个能将下游视频数据映射到文本共享语义空间的Video Encoder。
每个视频仅使用中间帧显示,如果与 GT 视频匹配,则用绿色边框,否则用红色边框。总体而言,所有检索到的视频都与文本 Query 具有相似的语义意义,即使在正确视频没有在第一个排名检索到的情况下也是如此。 参考 [1].Learning text-to-video retrieval from image captioning....
简单来说,当你问关于一张图片的内容时,该方法会先操作三个独立的“视觉模块”,Tag Module(提取标签信息)、Attribute Module(提取属性信息)、Intensive Captioning Module(生成详细的图像描述),以此提取出关于图像的文本信息。 然后直接将这些信息输入到推理模块(Reasoning Module)中,也就是冻结的 LLM,对问题进行响应回...
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...
作者提出了字幕和过滤(Captioning and Filtering,CapFilt),这是一种提高文本语料库质量的新方法。上图给出了CapFilt的图示。它引入了两个模块:一个用于生成给定web图像的字幕的字幕器,以及一个用于去除噪声图像-文本对的过滤器。字幕器和过滤器都是从同一个预训练过的MED模型中初始化的,并在COCO数据集上单独微调...
如上所述本文的captioning模型由基于transformer的视频编码器和解码器组成即强文本相关的视频特征输入到一层transformer视频编码器te以获得增强的特征然后输入三层transformer解码器td生成字幕 CLIP还能做视频字幕任务!腾讯清华提出CLIP4Caption,ACMMM2021挑战赛第二名! ▊写在前面 视频字幕(Video captioning)是一项具有挑战性...