Prefix Interpretability 由于前缀和word embedding共享隐空间,那么就可以对前缀进行解码,看看结果是否有意义 Prefix length Conclusion Overall, our CLIP-based image-captioning method is simple to use, doesn’t require any additional annotations, and is faster to train. Even though we propose a simpler model...
ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning 下载积分: 199 内容提示: ClipCap: CLIP Pref i x for Image CaptioningRon Mokady * Amir Hertz * Amit H. BermanoThe Blavatnik School of Computer Science, Tel Aviv UniversityAbstractImage captioning is a fundamental task in vision-language understanding, ...
Mapping Network扮演图像空间与文本空间之间的桥梁,负责将图片向量clip_embed映射到文本空间中,得到一个文本提示向量序列prefix_embeds。此网络是一个非常轻量的网络,记为F,假设将clip_embed映射到k个embedding向量,则可以表示出prefix_embeds: pjiembedding的维度和word embedding的维度相同。 文本解码器采用GPT2模型,根据...
clip prefix for image captioning 论文进行介绍,并且对论文在flickr30k中文数据集上进行实验复现和效果展示。 模型总览 clipcap提出了一种基于mapping network的encoder-decoder模型,其中mapping network扮演了图像空间与文本空间之间的桥梁。模型主...
该任务涉及到了图像与自然语言两个模态,然而图像空间与自然语言空间本就十分庞大,并且两者之间存在巨大的语义鸿沟。 如何将两个庞大的语义空间进行对齐,这是该任务的重点。本项目对ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning论文进行介绍,并且对论文在Flickr30k中文数据集上进行实验复现和效果展示。
这个常量具有双重作用:首先,通过多头注意力从 CLIP 嵌入中提取有意义的信息;其次,它学习调整固定的语言模型以适应新的数据。 在推理过程中,我们使用 CLIP 编码器和映射网络 F 提取输入图像 x 的视觉前缀。我们开始生成以视觉前缀为条件的字幕,并逐个预测下一个词元,这一过程由语言模型的输出引导。对于每个词元,...