他们用VQA评估每个模型，结果展示在图3中。研究团队表示，据他们所知，这是首次仅用视觉自监督训练的视觉编码器，在VQA上达到与语言监督编码器相当的性能——甚至在传统上高度依赖文字的OCR & 图表类别上也是如此。Web-DINO在平均VQA、OCR & 图表、以及Vision-Centric VQA上的表现，随着模型规模增加几乎呈对数线性提...
论文共同一作 David Fan 表示，「视觉 SSL 终于可以在 VQA 任务上与 CLIP 匹敌了，即使在 OCR & Chart VQA 上也非常具有竞争力。我们的全新 Web-SSL 模型系列证明了这一点，并且仅仅基于网络图像训练，没有进行任何语言监督。」在评估方面，研究者主要使用视觉问题解答（VQA）作为框架，大规模评估 SSL 模型的各...
这种方法的优点是它能够复用已经训练好的模型,并且只需要训练相对较少的参数。这在某种程度上减轻了训练的压力,降低了训练资源的消耗,并且还能保持相当不错的效果。BLIP-2的可训练参数量是 DeepMindFlamingo的,在VQA任务上的效果还更好。 今年的一个趋势,是使用大型预训练模型(如7B或33B的LLM)来增强多模态模型的性能。
论文共同一作 David Fan 表示,「视觉 SSL 终于可以在 VQA 任务上与 CLIP 匹敌了,即使在 OCR & Chart VQA 上也非常具有竞争力。我们的全新 Web-SSL 模型系列证明了这一点,并且仅仅基于网络图像训练,没有进行任何语言监督。」 在评估方面,研究者主要使用视觉问题解答(VQA)作为框架,大规模评估 SSL 模型的各种能力。
Comprehensive experiments are conducted on eight in-the-wild video datasets with diverse resolutions to evaluate the performance of CLIPVQA. The experimental results show that the proposed CLIPVQA achieves new state-of-the-art VQA performance and up to 37% better generalizability than existing bench...
Zero-shot 解决VQA问题 之前关于CLIP的一些研究就尝试过用CLIP解决VQA问题,但是效果很差。作者认为效果差不是CLIP的问题,而是之前的人都没用好,没有完全发挥出CLIP的潜力。为了通过zero-shot learning解决VQA任务,一个核心的问题是如何将VQA任务利用prompt的思路转化成完形填空任务。只有将VQA任务转换成更接近CLIP预训练...
视觉问答(VQA)的任务是提供给定图像和相关问题的答案,在本文中,作者采用了两种方法Pythia和MCAN来研究CLIP特征对VQA的影响。 可以看出,基于CLIP的CNN模型的特征,性能能够优于基于以前特征的模型。 4.2.2. Image Captioning 图像字幕(Image ...
有趣的是，当简单地将图像和文本一起渲染时，CLIPPO 也可以在 VQA 上获得良好的性能，尽管从未在此类数据上进行预训练。与常规语言模型相比，基于像素的模型的一个直接优势是不需要预先确定词汇。因此，与使用经典 tokenizer 的等效模型相比，多语言检索的性能有所提高。最后，该研究还发现，在某些情况下训练 CLIPPO...
在视觉问题解答(VQA)等多模态环境中,当前视觉自监督学习(SSL)的表现还比不上语言图像预训练(CLIP)。这种差距通常归因于语言监督引入的语义,尽管视觉 SSL 模型和 CLIP 模型通常在不同的数据上进行训练。 在最近的一项研究中,Yann LeCun、谢赛宁等研究者探讨了一个基本问题: 语言监督对于多模态建模的视觉表征预训练...
虽然将VQA视为分类任务是一个非常传统的做法,但是这样导致预训练CLIP和下游任务差距太大,无法充分利用CLIP学到的知识,因此也导致ViLT在VQA任务上的效果并不好。 3. Zero-shot 解决图文蕴含问题 文中希望验证的另一个点是,CLIP这种多模态模型,image侧的encoder和text侧的encoder是否有很强的跨模态能力,即两个...