然后提出了GLIP模型:Grounded Language-Image Pre-training。 GLIP的主要贡献如下: 将phrase grounding和目标检测任务统一,将image和text prompt同时输入到目标检测网络中,prompt中带有图片中所有类别的详细描述。 GLIP采用了丰富的预训练数据,使得它的预训练模型可以更轻松地迁移到下游任务中。预训练的GLIP在COCO数据集...
这个任务是学习object-level,语言感知和语义丰富的视觉表示的有效和可扩展的预训练任务,并提出了Grounded Language-Image Pre-training(GLIP)。我们的方法统一了phrase grounding和object detection任务,object detection可以被转换为上下文无关的phrase grounding,而phrase grounding可以被视为置于context背景下的的object ...
GLIPv1: Grounded Language-Image Pre-training GLIPv2: Unifying Localization and VL Understanding 代码地址:https://github.com/microsoft/GLIP 论文地址1:https://paperswithcode.com/paper/grounded-language-image-pre-training 论文地址2:https://arxiv.org/abs/2206.05836 翻译1https://zhuanlan.zhihu.com/...
self-training student模型比teacher性能好的原因是teacher模型根据丰富的语言上下文(比如语法结构)可以作为引导让teacher进行有根据的猜测;而student模型可以将这些猜测的结果作为监督信号进行学习 grounding数据包含丰富的语义:转box数据的优势,teacher模型将image_text对中根据语义生成语句的box, 因此引入了语义丰富的训练数据...
This paper presents a grounded language-image pre-training (GLIP) model for learning object-level, language-aware, and semantic-rich visual representations. GLIP unifies object detection and phrase grounding for pre-training. The unification brings two benefits: 1) it allows GLIP to learn from ...
grounded language-image pre-training代码解析 1. 引言 1.1 概述 在自然语言处理和计算机视觉领域,理解图像与语言之间的关系一直是一个重要且具有挑战性的问题。为了解决这个问题,研究者们提出了许多方法和模型。其中一种被广泛应用的方法是使用预训练模型,通过将大规模的图像和文本数据进行联合训练来学习视觉特征与语义...
GLIP：Grounded Language-Image Pre-training 当前视觉识别任务通常受限于预定义类别范围，限制了其在真实场景应用的扩展。CLIP的出现打破了这一限制，通过利用图文对进行训练，使模型能够根据文本提示识别任意类别，这在分类任务上表现优秀。GLIP则试图将这一技术应用于目标检测等复杂任务中，创新性地引入了...
探索视觉领域的革新，GLIP——Grounded Language-Image Pre-training，以突破性的技术引领我们进入一个全新的视觉识别时代。相较于传统的界限，CLIP和GLIP以image-text联合学习的方式，为各种任务带来了革命性的提升。其中，GLIP的独到之处在于其phrase grounding概念的引入，将目标检测与词义定位完美融合，...
微软的《Grounded Language-Image Pre-training（GLIP）》文章提出了一种结合短语定位与目标检测的预训练方法，显著拓宽了自然语言在目标检测领域的应用。GLIP模型不仅在COCO、LVIS等任务中刷新了历史最好成绩，还展示了卓越的零样本预测能力。GLIP模型通过将目标检测任务转换为短语定位任务，利用语言-图像预...
Grounded Language-Image Pre-training Liunian Harold Li∗1†, Pengchuan Zhang∗2♠, Haotian Zhang∗3†, Jianwei Yang2, Chunyuan Li2, Yiwu Zhong4†, Lijuan Wang5, Lu Yuan5, Lei Zhang6, Jenq-Neng Hwang3, Kai-Wei Chang1, Jianfeng Gao2 1UCLA, 2Microsoft Research, 3University ...