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 ...
使用self-training;由上面描述,teacher模型是GLIP-T (C) 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...
提出使用 cross attn 来进行两种模态信息之间的 deep fusion,做更好的特征融合 针对GLIP 提出了两种 prompt tuning 方式:人工设计 prompt 以及只对 language model 编码出的特征进行 fine-tune 问题 之前的固定集合的分类是否能看作是一种 soft 的 visual-language alignment? region-word alignment score 的 gt 是...
【计算机视觉】Grounded Language-Image Pre-training 简介:这篇论文做的任务是phrase grounding,属于Visual grounding的一种。phrase grounding的任务是输入句子和图片,将句子中提到的物体都框出来。 一、提出的原因 类似CLIP多模态模型只做到文本图片后融合的对齐,没有图片细粒度的object级别的细粒度语义表征能力...
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 ...
Thus we reported two numbers on LVIS: the performance of the last checkpoint (LVIS[2]) and the performance of the best checkpoint during the pre-training course (LVIS[3]).[4] Zero-shot performance on the 13 ODinW datasets. The numbers reported in the GLIP paper is from the best ...
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将目标检测与phrase grounding统一在同一个框架下，通过输入imagetext提示，显著提升了目标检测的精确度。创新的分类流程：GLIP的分类流程考虑了phrase的子词匹配，成功解决了多词类别识别中的难题，特别是在处理复杂语境时表现出色。LanguageAware Deep Fusion策略：GLIP采用早期融合图像和文本特征的策略，...
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...