2.图像-文本匹配损失(Image-Text Matching Loss,ITM): 图像-文本匹配损失(ITM)主要用于ViT和Image-grounded text encoder的组合。其目标是学习图像-文本多模态表征,捕捉视觉和语言之间的细粒度匹配。ITM 是一个二分类任务,模型使用 ITM 头(线性层)预测图像-文本对的多模态特征是正面(匹配)还是负面(不匹配)。 BLIP...
每个图像-文本对只需要在计算量比较大的ViT中进行一次前向传递,并在text Transformer系统中进行三次前向传递。 1、图像-文本对比损失(Image-Text Contrastive Loss, ITC)激活了单模态编码器,目的是通过促进正向的图像-文本对与负向的图像-文本对有相似的表示,来对齐ViT和text Transformer的特征空间。在以前的研究中...
Image-Text Matching Loss (ITM) activates the image-grounded text encoder. It aims to learn image-text multimodal representation that captures the fine-grained alignment between vision and language. ITM is a binary classification task, where the model uses an ITM head (a linear layer) to predict...
为了确保文字和图片在语义上是相关的，作者利用少量image-text监督数据，训练了一个弱image-text语义模型来预测<text, image>在语义上是否相关。用这个模型从十亿规模的image-text 对中过滤掉相关性不高的数据，从而生成的数据集LAIT（Large-scale weAk-supervised Image-Text），其中包含了 一千万张图片，图片描述的...
网络结构如下,主要分为三个模块,第一个是图像嵌入模块,第二个是文本嵌入模块,第三个是对loss的设计 2.2 AGSA模块 网络结构中多次用到AGSA模块,它主要是为了利用模态间的信息引入的,目的是提高图像和文本的表示能力,它的结构是 其中FC层表示全连接层,点表示逐像素相乘,X表示矩阵相乘,可以明显的看到这里利用了注意...
对于image-text embedding learning,作者提出了 cross-modal projection matching (CMPM) loss 和 cross-modal projection classification (CMPC) loss。前者最小化两个模态特征投影分布的KL散度;后者基于norm-softmax损失,对模态A在模态B上的投影特征进行分类,进一步增强模态之间的契合度。
Such interconnections can operate over a wide bandwidth with low insertion loss and good impedance matching. The ... K Rambabu,M Ramesh,AT Kalghatgi 被引量: 0发表: 2000年 Method for Creating a Videoconferencing Displayed Image A user can design their own custom composed view for a video...
CNN is used to represent the scale space by detecting keypoints at different levels; the loss function is defined to detect robust feature points from different scales and maximize the repeatability score. The affine region-based interest point is also learned using CNNs in Mishkin et al. (...
This GitHub repository summarizes papers and resources related to the text-to-image (T2I) generation task. Note This document serves as thehomepageof the whole GitHub repo. Papers are summarized according todifferent research directions, published years, and conferences. ...
上面是CAAN的流程图,主要由三个模块组成(1)Bottom-Up attention和Bi_GRU用于分别提取和encode image和sentence的信息。(2)context-aware attention用于提取跨模态的全局信息,即region-word之间的语义关联和但模态的予以关联(3)第三部分用于通过 image-text matching loss训练网络。