IMRAM(Iterative Matching with Recurrent Attention Memory)模型是一种用于跨模态图像-文本检索的方法,它通过多个对齐步骤来逐步捕获图像和文本之间的对应关系。以下是对IMRAM模型的详细解释: 1. 解释IMRAM模型 IMRAM模型是一种基于迭代匹配和循环注意记忆的方法,用于处理跨模态图像-文本检索任务。它受到人类在处理图像和文...
在我们的模型中,稀疏 CNN 层接受来自 crossmodal attention 层的输出,并且仅在活动位置进行卷积计算。 理论上,就单个位置的计算量(FLOPs)而言,标准卷积需要z2mn FLOPs,稀疏卷积需要a m n FLOPs,其中 z 是内核大小, m 是输入通道数, n 是输出通道数, a 是该位置的活动点数。 因此,考虑到所有位置和所有层,...
具体地说,利用线性投影层改变每个文本特征和图像特征的维数,使其保持一致。多层transformer通过cross attention融合两模态特征信息,产生最终的跨模态输出。 4 pretrain task 为了充分挖掘图像和文本对之间的匹配关系,设计了预排序+排序机制(个人理解类似向量化召回+精排的范式),命名为全局对比预排序(GCPR)和细粒度排序(F...
《DeepRC: Immune repertoire classification with attention-based deep massive multiple instance learning》(2020) GitHub:O网页链接《A Neural Text-to-SQL Architecture Incorporating Values》(2020) GitHub:O网页链接 û收藏 26 4 ñ11 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...
you need install 'cuda' and 'cudnn' better.cuda:True# the device id you want to use, if you want to multi gpu, you can use [id1, id2]device:0datasetPath:Mirflickr25k:# the path you download the image of data set. Attention: image files, not mat file.img_dir:\dataset\mirflickr...
针对这些输入,作者加入了位置编码,然后输入到 Transformer encoder 中,进行特征提取。在预训练阶段,作者采用了三个损失函数,即:Masked Language Modeling(MLM), Masked Object Classification(MOC) and Visual-linguistic Matching(VLM)。感觉也是主流的预训练目标。
在多模态RAG的研究中,针对不同的模态,包括图像、代码、结构化知识、音频和视频,有不同的检索和合成程序、目标任务和挑战。 图像(Image) 近期在预训练模型方面的进展揭示了一般图像-文本多模态模型的潜力,然而这些模型需要巨大的计算资源和大量模型参数来记忆大量的世界知识。更为关键的是它们不能有效地处理新的或领域...
Second, an attention model with optical flow information is used for further improvement by differentiating the contribution of different positions in the template to the final response map. On the other hand, the entire model are end-to-end trainable. We test the methods on OTB (Object ...
(感谢@manymuch贡献代码 ️) 2023.9.8 Chinese-CLIP支持了基于ModelScope库的知识蒸馏微调功能。(感谢阿里云PAI团队@wuziheng和@Jaskr616同学贡献代码 ️) 2023.5.9 Chinese-CLIP适配Pytorch2.0。 2023.3.20 新增对比学习的梯度累积支持,可模拟更大batch size的训练效果 2023.2.16 新增FlashAttention支持,提升...