还有一个实验,作者选取不同的text prompt以实现不同的zero-shot CLIP性能(没有使用Visual Prompt,横坐标所示),然后在此基础上使用Visual Prompt,观察提升的性能,发现在使用Visual Prompt后,Text Prompt的选择对性能影响不大,这也是Visual Prompt所带来的一个优势。 II. Prompt Learning in Embedding Space Visual Prom...
deep vision prompting 与deep laguage prompting 类似,引入b个learnable tokens\{\tilde{{P}^i}∈\mathbb{R}^{d_v}\}_{i = 1}^b 深度prompting提供了跨ViT架构中不同特征层次学习prompt的灵活性。 与独立prompt相比,跨阶段的共享prompt更好,由于连续的transformer块处理,特征更加相关。 因此仅在前J层中提供...
[CVPR 23] LASP: Text-to-Text Optimization for Language-Aware Soft Prompting of Vision & Language Models [NIPS 23] Align Your Prompts: Test-Time Prompting with Distribution Alignment for Zero-Shot Generalization
Decomposing Disease Descriptions for Enhanced Pathology Detection: A Multi-Aspect Vision-Language Matching Framework. [Paper][Code] Adapting Visual-Language Models for Generalizable Anomaly Detection in Medical Images. [Paper][Code] OmniMedVQA: A New Large-Scale Comprehensive Evaluation Benchmark for Medi...
近日,CVPR 2024 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) IEEE国际计算机视觉与模式识别会议公布了论文录用结果。 作为全球计算机视觉与模式识别领域的顶级会议,CVPR每年都吸引着全球众多研究者和企业的关注。入选CVPR...
在近期公布的计算机视觉领域顶级国际会议IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR 2024)录取结果中,多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室有多项研究成果入选,简要介绍如下: Paper 01 DiffAgent: Fast and ...
Efficient Multimodal Fusion via Interactive Prompting, CVPR, 2023 一、简介 多模态学习模型的规模不断增加,导致迫切需要减少针对下游任务微调这些模型的计算成本。本文提出了一种高效灵活的多模态融合方法,即 PMF,融合单模态预训练的transformer。具体来说,首先提出了一种模块化多模态融合框架,促进不同模态之间的相互交...
近日,CVPR 2024 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) IEEE国际计算机视觉与模式识别会议公布了论文录用结果。 作为全球计算机视觉与模式识别领域的顶级会议,CVPR每年都吸引着全球众多研究者和企业的关注。入选CVPR的论文需要经过严格的评审流程,确保其创新性和实用性达到国际领先水平。
该论文共同第一作者为厦门大学人工智能研究院 2022 级硕士生刘思寒、信息学院 2023 级博士生马祎炜、人工智能研究院 2022 级硕士生张晓庆,通讯作者是博士后研究员纪家沂,由 2021 级硕士生王昊为、孙晓帅教授和纪荣嵘教授等共同合作完成。...
我们以“multi-modal”为关键词检索了已接受论文列表,CVPR2024总计有78篇相关论文,相比于CVPR2023 中多模态相关论文30多篇,(CVPR2023热度主题为3D多视图、图像视频生成、迁移学习、元学习、连续学习等,而多模态学习位于前10),本年度多模态机器学习的热度只增不减,一路飙升。