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...
GLIP将object detection和phrase grounding结合起来进行预训练。 这种结合有两个好处:1)它允许GLIP从detection和grounding数据中学习,以改进这两个任务并创建一个良好的grounding模型;2) GLIP可以通过以self-training方式生成grounding box来利用大量的图像-文本对,使学习到的表征具有丰富的语义。 实验在27M个基础数据上...
Microsoft团队针对多模态预训练范式发表了《Grounded Language-Image Pre-training（GLIP）》，在此我们对...
对上面提出目标检测,分割等稠密任务需要text-image细粒度理解问题,现有的grounding任务就是细粒度的text和object的任务,因此这两个任务可以统一:目标检测是上下文无关的grounding任务,grounding是上下文相关语境化的目标检测任务 在本文中,我们表明短语接地(phrase grounding)是一种有效且可扩展的预训练任务,可以学习对象级、...
CLIP由于训练集image-text pair比任何已有的anation数据集都包含更丰富的视觉概念,很容易0-shot迁移到下游任务,但是只做文本图片后融合的对齐,由于缺少object级别的细粒度理解,无法应用到到多模态检测任务。 对上面提出目标检测,分割等稠密任务需要text-image细粒度理解问题,现有的grounding任务就是细粒度的text和object的...
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...
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...
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 ...