Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation霍华德 大学等 2 个话题下的优秀答主77 人赞同了该文章 摘要 视觉语言预训练(VLP)已经提高了许多视觉语言任务的性能。然而,大多数现有的预训练模型只在基于理解的任务或基于生成的任务中表现出色。此外,性能的...
多模态表示:使用来自多个此类实体的信息的数据表示。 不同多模态表示类型的说明如下图所示。 多模态表示 多模态表示所使用的技术总结 最重要的挑战之一是多模态表示,==以计算模型可以使用的格式表示数据一直是机器学习中的一个挑战==。我们可以互换使用术语“特征”和“表示”,每个都指实体的向量或张量表示,无论是...
L代表DyHead中DyHeadModule的个数，BERTLayer是额外添加在预训练BERT模型之上的层，O^0是vision backbone...
■简介：Microsoft团队针对多模态预训练范式发表了《Grounded Language-Image Pre-training（GLIP）》，在...
This repo hosts the source code for our AAAI2020 workVision-Language Pre-training (VLP). We have released the pre-trained model onConceptual Captionsdataset and fine-tuned models on COCO Captions and Flickr30k for image captioning and VQA 2.0 for VQA. ...
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) is a neural network trained on a variety of (image, text) pairs. It can be instructed in natural language to predict the most relevant text snippet, given an image, without directly optimizing for the task, similarly to the zero-shot capabilities...
Object detection as a vision-language task Figure 4. Architecture of GLIP. At the core of GLIP isthe reformulation of object detection as a vision-language task:the model is not trained to predict objects with a multi-class classifier for specific benchmarks; ...
vision and image processing (e.g., object detection, recognition, target tracking, surveillance, and semantic segmentation, etc.) [2], [3]. It is also a very challenging task to obtain a large-scale comprehensive dataset, i.e., low light (LL), normal light (NL), and LL+NL data ...
本文提出了一种新的预训练方法,称为BLIP (bootstrapping Language-Image pre-training),旨在提高视觉语言的理解和生成。BLIP利用一个迭代的自引导过程,在预训练和使用字幕模型生成的合成字幕增强训练数据之间交替进行。预训练过程结合了基于图像和文本的自监督任务,包括掩码语言建模、图像-文本匹配和对比学习。BLIP在几...
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 ...