文本解码器 采用GPT2模型,根据提示向量序列prefix_embeds,生成caption。解码器每次的输入都拼接有prefix_embeds。在调整系数的时候只会调整Mapping Network的参数,损失函数如下: 对模型的解释 最主要任务:Language model fine-tuning 在训练期间的主要挑战是在CLIP表示和语言模型之间进行空间转换。空间没有对齐的原因一是两...
作者提到,CLIPCap模型能够生成高质量的caption。在保持训练时间更少的同时,模型仍然能够与SOTA模型生成差不多的结果。 这篇论文的贡献可以如下总结: A lightweight captioning approach that utilizes pre- trained frozen models for both visual and textual pro- cessing. Even when the language model is fine-tun...
这是由于 LLM 的文本理解能力隐藏在内部，它的输出特征空间并不具备很好的特征可分性。于是，该团队设计了一个图像 caption 到 caption 的检索实验，使用 COCO 数据集上同一张图像的两个不同 caption 互相作为正样本进行文本检索。他们发现原生的 llama3 8B 甚至无法找到十分匹配的 caption，例如 plane 和 bat 的距...
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...
Image captioningCLIPImage captioning is a task in the bimodal context of computer vision and natural language processing, where the model outputs textual information captions for given input images. Traditional Transformer architectures based on image encoder and language decoder have shown promising ...
E Implementation details for the BLIP initialization experiment 作者在这里解释第6节中主干网络实验的BLIP实现细节。作者采用类似于BLIP的方法进行训练,其中图像-文本对比(ITC)损失表示为作者方程(5)中的 L 。对于图像-文本匹配(ITM)损失,作者通过帧数来扩展编码器的隐藏状态。作者使用4帧进行训练,使用8帧进行评估。
CLIP4Caption: CLIP for Video Caption 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 论文地址:https://arxiv.org/abs/2110.06615代码地址:未开源 2.4.2. 论文动机 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...
[7] He, Kaiming, et al. “Deep residual learning for image recognition.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.[8] Tan, Mingxing, and Quoc Le. “Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks.” International conference on ...
# for encoding captions T_f= AutoModel.from_pretrained("distilbert-base-multilingual-cased") 1. 2. 3. 4. 7. 特征映射 接着,我们将相应的文本和图像特征,映射到同一嵌入特征空间,如下: W_i[d_i,d_e]:表示用于将图像特征i_f映射到嵌入特征空间i_e的投影矩阵。W_i的形状大小是[d_i,d_e],其...
classImageEncoder(nn.Module):def__init__(self,base_model,embed_dim,proj_dim):super().__init__()self.model=base_modelforparaminself.model.parameters():param.requires_grad=True self.projection=nn.Linear(embed_dim,proj_dim)self.layer_norm=nn.LayerNorm(proj_dim)defforward(self,x):x=self....