比如:63.4 这个数据,就是 ImageBind 模型使用 text prompt,在 LLVIP 数据集上做 Zero-Shot 分类的结果,前提是模型在训练时并没有任何的 (text, thermal) 数据对,而是只有 (image, thermal) 数据对。模型是靠 (image, thermal) 和 (text, thermal) 的联合训练学习到的 (text, thermal) 的 Zero-Shot 分类...
Meta的研究表明，ImageBind的缩放行为会随着图像编码器的性能提升而提升。换句话说，视觉模型越强，ImageBind对齐不同模态的能力就越强。训练这种模型所带来的收益不仅局限于计算机视觉本身。在Meta进行的研究中，研究人员使用了ImageBind的音频和深度编码器，并将其与之前在零样本检索以及音频和深度分类任务中的工作进行...
研究人员发现,ImageBind的特征可以用于少样本音频和深度分类任务,并且可以胜过专门针对这些模态的先前方法。 比方说,ImageBind在少于四个样本分类的top-1准确率上,要比Meta的自监督AudioMAE模型和在音频分类fine-tune上的监督AudioMAE模型提高了约40%的准确率。 ImageBind还在跨模态的新兴零样本识别任务上取得了新的最...
研究人员发现,ImageBind的特征可以用于少样本音频和深度分类任务,并且可以胜过专门针对这些模态的先前方法。 比方说,ImageBind在少于四个样本分类的top-1准确率上,要比Meta的自监督AudioMAE模型和在音频分类fine-tune上的监督AudioMAE模型提高了约40%的准确率。 ImageBind还在跨模态的新兴零样本识别任务上取得了新的最...
多模态「千脑智能」ImageBind来了,能够像人的感官一样,从多种维度理解世界。 前段时间,带着开源LLaMA杀疯的Meta,让谷歌都后背发凉。 今天,Meta又丢下了重量级炸弹: 拥有「多种感官」的多模态AI模型ImageBind,能够将文本、音频、视觉、热量(红外),还有IMU数据,嵌入到一个向量空间中。
多模态「千脑智能」ImageBind来了,能够像人的感官一样,从多种维度理解世界。 前段时间,带着开源LLaMA杀疯的Meta,让谷歌都后背发凉。 今天,Meta又丢下了重量级炸弹: 拥有「多种感官」的多模态AI模型ImageBind,能够将文本、音频、视觉、热量(红外),还有IMU数据,嵌入到一个向量空间中。
首个能够同时绑定六种模式数据的人工智能模型,ImageBind 提出了一种通过利用多种模态 (text, audio, depth, IMU) 与 image 的配对数据来学习共享的表征空间的方法。它不需要所有模态彼此同时出现的数据集,而是只需要与 image/video 配对的数据即可>>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 ...
为了证明自家的实力，相比 OpenAI、Google 推出闭源的 GPT-4、Bard 模型，Meta 在开源大模型的路上一骑绝尘，继两个月前开源 LLaMA 大模型之后，再次于 5 月 9 日开源了一个新的 AI 模型——ImageBind在github收获了 1.6k 个 Star。这个模型与众不同之处便是可以将多个数据流连接在一起，它结合了六种数据...
Meta 新的开源模型 ImageBind 将多个数据流连接在一起,适用于文本、视频和音频等 6 种模态。 在人类的感官中,一张图片可以将很多体验融合到一起,比如一张海滩图片可以让我们想起海浪的声音、沙子的质地、拂面而来的微风,甚至可以激发创作一首诗的灵感。图像的这种「绑定」(binding)属性通过与自身相关的任何感官体验...
似乎是为了出一口“气”,也为证明自家的实力,相比 OpenAI、Google 推出闭源的 GPT-4、Bard 模型,Meta 在开源大模型的路上一骑绝尘,继两个月前开源 LLaMA 大模型之后,再次于 5 月 9 日开源了一个新的 AI 模型——ImageBind(https://github.com/facebookresearch/ImageBind),短短一天时间,收获了 1.6k 个 ...