近期的工作,如 PICa [2],则尝试使用 GPT-3 作为隐式的知识引擎来获取所需知识。PICa 通过将图像转化为文本描述(Image Caption)来让 GPT-3 理解图像,并使用 few-shot in-context learning 的范式,即提供少量问答示例,使 GPT-3 理解视觉问答任务并作出回答。 尽管PICa 取得了令人鼓舞的结果,但我们认为它没有充...
Cross-Domain Image Captioning with Discriminative Finetuning,2023年发表在CVPR的关于Image Caption的三篇文章之一,其论文PDF也可在arXiv上找到。 第一作者是Roberto Dessì,他目前工作于Meta AI Research,其个人主页上也可以看到他的其他文章,而本文所介绍的论文也是他最新的一篇顶刊论文。 1. 概述 一般来说,我们...
在本文中,通过解析来自Visual Genome数据集(常用于训练目标检测器)的注释来构建描述数据库。没有从Visual Genome中获取区域描述,其中包含许多相似的句子,而是解析了属性和关系的注释。 具体来说,属性注释采用了“属性-目标”对的形式。首先将目标名称转换为它的正则同步集形式,然后收集所有的“属性-目标”对。同样地,...
百度联合VIS提出新的文档图像理解预训练框架StrucTextv2,设计了适用于文档数据的掩码自监督策略,目前已被ICLR 2023接收! 00:25 CLIP可以直接拿来做文本检测了!腾讯优图提出TCM结构,文本检测能力在多个数据集上均有较大提升!目前以被CVPR2023接收! 00:19 微软多模态团队提出了新的语言增强多模态预训练大模型,...
这是完全两个不同方向吧,Image Caption 是「图像描述生成」,即用文本描述画面内容,让系统根据文本内容生成图片。 而 OCR 是「光学字符识… 赞同添加评论 分享 收藏喜欢 环境部署以及成功运行PDVC Isabella https://bella722.github.io/ ...
objection:Transformer基的模型在其他地方state-of-the-art,但是在image caption探索的还比较少。为了fill the gap ,我们提出了M^2(Meshed Transformer with Memory) idea: 1.学习不同层级表示之间的关系得到先验知识 2.在encoder和decoder间建立mesh-like connectivity去挖掘高层和底层特征。
captions) image relevance metrics (CHs and CHi) we adopt the robust split introduced in CVPR2018...
Image-Caption技术是计算机视觉与自然语言处理领域的交叉点,旨在实现对图像内容的理解和描述生成。通过将图像转化为自然语言的描述,使得机器能够更好地理解图像内容,从而实现更智能化的人机交互。在过去的几年中,随着深度学习和神经网络技术的不断进步,Image-Caption技术也取得了长足的发展。 2. CVPR关于Image-Caption的...
UpdatedMay 18, 2023 Python Meshed-Memory Transformer for Image Captioning. CVPR 2020 pytorchtransformerimage-captioningcaptioning-imagesvisual-semanticcaption-generationcvpr2020 UpdatedDec 21, 2022 Python Official Pytorch implementation of "OmniNet: A unified architecture for multi-modal multi-task learning" ...
图像描述问题(image caption)的发展历史相对其他深度学习任务来说并不算太久远。 CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,IEEE国际计算机视觉与模式识别会议)上关于描述生成的论文皆发表于近六年左右,MSCOCO也是在2015年才推出关于image caption的比赛。