ClipBERT是2021年CVPR最佳学生论文提名的一个工作:Less is More: CLIPBERT for Video-and-Language Learning via Sparse Sampling。以前的Video-Text模型需要对视频进行密集采样,ClipBERT通过稀疏采样的方式,解决了以往视频-语言模型训练消耗大、性能低、多模态特征提取没有交互等问题,这也是论文题目“Less is More”的由...
CLIPBERT的结果不逊于(相近或更好)利用整个video训练的其他方案。 文章基于什么样的假设? sparse 的 clip 已经包含了视频中的关键的视觉和语义信息,而连续的clip反而有相似的冗余的信息。少量的数据用于训练已经足够,并不一定要整个video。 本文方案与前人的差别 仅从视频中得到一个或者极少的clip用于训练(之前基本上...
代码链接:https://github.com/jayleicn/ClipBERT 论文创新点 作者的贡献有三方面: (i)作者提出了CLIPBERT,一种新的端到端学习框架,用于视频+语言任务。实验表明,在不同的视频文本任务(平均视频长度从几秒到三分钟不等)中,CLIPBERT获得了优于现有方法...
作者提出了一种端到端视频和语言学习的通用框架CLIPBERT,该框架采用稀疏采样,在每个训练步骤中只使用少量采样的视频短片段。在不同的任务中进行的实验表明,CLIPBERT的性能优于(或与)最先进的方法,具有密集的离线采样特征,这表明少即是多的原则在实践中是非常有效的。综合消融研究揭示了导致这种成功的几个关键因素,包括...
ClipBERT的官方PyTorch代码,这是一个有效的框架,可用于图像文本和视频文本任务的端到端学习。 它以原始视频/图像+文本作为输入,并输出任务预测。 ClipBERT是基于2D CNN和转换器设计的,并使用稀疏采样策略来实现高效的端到端视频和语言学习。 在此存储库中,我们支持以下任务的端到端预培训和微调: 对COCO和VG字幕进行...
jayleicn/ClipBERT ClipBERT Less is More: ClipBERT for Video-and-Language Learning via Sparse Sampling CVPR 2021, Oral,Best Student Paper Honorable Mention. Jie Lei*,Linjie Li*,Luowei Zhou,Zhe Gan,Tamara L. Berg,Mohit Bansal,Jingjing Liu
and-language tasks, by employing sparse sampling, where only a single or a few sparsely sampled short clips from a video are used at each training step. Experiments on text-to-video retrieval and video question answering on six datasets demonstrate that CLIPBERT outperforms (...
嗯。。。作者首先在开头强调了一下,推断时ClipBERT从一系列clips中密集采样一堆帧,然后将结果聚合起来做最终的预测。(TRN,TSN都不这么干。。。) 一个视频V我们可以把它分成N个clips即[c_1...c_n],那么以往的范式可以写作, 下标是v的代表视频的特征,l代表text的特征,SG是stop gradient的缩写,表示我们用的都...
Hi, I always got 'runtime/cgo: pthread_create failed: Resource temporarily unavailable' error when using docker. And the docker process cannot stop itself, I need to use sudo to kill the process, which is very inconvenient. What's more, ...
ClipBERT是2021年CVPR最佳学生论文提名的一个工作:Less is More: CLIPBERT for Video-and-Language Learning via Sparse Sampling。以前的Video-Text模型需要对视频进行密集采样,ClipBERT通过稀疏采样的方式,解决了以往视频-语言模型训练消耗大、性能低、多模态特征提取没有交互等问题,这也是论文题目“Less is More”的由...