@article{li2021efficient, title={On Efficient Transformer and Image Pre-training for Low-level Vision}, author={Li, Wenbo and Lu, Xin and Qian, Shengju and Lu, Jiangbo and Zhang, Xiangyu and Jia, Jiaya}, journal={arXiv preprint arXiv:2112.10175}, year={2021} } Acknowledgement We refer toSimple-SRandSwinIRfor some details. Releases N...
使用基于ImageNet预训练(Pre-training)的网络已成为计算机视觉任务中一种常规的操作。何恺明等人在新作Rethinking ImageNet Pre-training中使用详细的对比实验和分析提出了对基于ImageNet预训练的新的思考。研究发现,对于在COCO数据集上的目标检测和实例分割任务,使用随机初始化的参数会收敛的更慢,但最终所达到的结果不比...
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...
文献阅读:《ViT-CoMer: Vision Transformer with Convolutional Multi-scale Feature Interaction for Dense Predictions》 作者:百度团队 期刊:CVPR2024 论文链接: https://arxiv.org/… Tywwhale Vision Transformers 大有可为! Vision Transformers 相关的研究最近非常的火,这篇文章是最近看到的,个人觉得相对讲解的比较...
【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...
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...
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 ...
GLIP_Grounded Language-Image Pre-training 一句话概括:多模态目标检测 1、问题 1、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 2、MDETR没有统一目标检测和已有的多模态任务grounding 2、介绍和实现 CLIP由于训练集image-text pair比任何已有的anation数据集都包含...
文献阅读:Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks 1. 内容简介 这篇文章算是我司今年发表的一篇颇有影响力的文章了,连不做cv的我都有所耳闻,毕竟刷指标刷的委实是有点厉害,简直堪比18年bert刚出来时候的状况,所以就来跟风看一下这篇文章,看看他到底是怎么做...
如今,Facebook AI Research 的何恺明、Ross Girshick 及 Piotr Dollar 三位大佬共同完成的最新研究论文 Rethinking ImageNet Pre-training,却引起了大家对 CV 领域预训练必要性的热议。 有人说大神的研究直接终结了“train from scratch”问题,激发了深度学习领域的活力;有人认为在某些情况下 ImageNet 预训练模型也不...