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 的距离更近，但是离 airplane 的距离更远，这有点离谱了，因此它只取得了 18.4% 的召...
OpenAI首先尝试了VirTex模型,即联合训练一个CNN和文本transformer来预测图像的文本(image caption),但是发现这种方法的训练效率(用ImageNet数据集上的zero-shot性能来评估)还不如直接预测bag of words,如下图所示,两者的训练效率能相差3倍。如果进一步采用ConVIRT,即基于对比学习的方法,训练效率可以进一步提升4倍。之所出...
Image Caption是利用视觉信息来解码生成文本的任务,如下图所示,理论上这样的模型具有更高的表达性,但是文章实验证明这样的 Transformer-based 语言模型在 zero-shot ImageNet 的分类效果上较弱,且训练速度很慢 图1 Image Caption 示意图 BoW Prediction是文章参考了另一篇论文中的基于词袋的弱监督的模型训练方法,原理...
根据上表,其实我们可以发现,ZSD的检测效果差(map不高),主要原因,我认为就是对于没有任何未知类的例子经过训练,OVD 应该是会有部分未知类通过image-caption dataset 训练课得知,因此从现有基类的特征其实很难推出新类。WSD 定位效果不好, 我个人分析认为,他从没有注释的图片很难学习到特征,就很难像OVD那样通过image...
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。
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 ...
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"],"...
个优化目标,实现简单快捷,计算高效。此外CLIP的对比学习的训练方式也比基于Image Caption构建的预训练任务简单很多,模型的收敛速度也快了很多; 方便迁移:CLIP图像对应的标签不再是一个值了,而是一个句子。这就让模型映射到足够细粒度的类别上提供了可操作空间。由此我们也可以对这个细粒度的映射进行人为控制,进而规避一...
整个框架的输入同样是image-captioning的pair。我们使用图像和文本编码器来提取图像及其相应标题的visual和textual embeddings。然后通过图像与文本的交叉注意交互获得表征能力较强的representation。我们在预定义的对象词汇表中保留感兴趣的对象。对于embedding的caption中的每个感兴趣的对象(例如上图中的球拍),我们使用Grad-CAM...
当分析每个数据集的性能时，很明显 CLIP 在一般对象分类数据集（例如 ImageNet 或 CIFAR10/100）上表现良好，甚至在动作识别数据集上表现更好。 直观地说，此类任务的良好性能是由于 CLIP 在训练期间接受的广泛监督以及图像说明通常以动词为中心的事实，因此与动作识别标签的相似性比与数据集中使用的以名词为中心的...