然后提出了GLIP模型:Grounded Language-Image Pre-training。 GLIP的主要贡献如下: 将phrase grounding和目标检测任务统一,将image和text prompt同时输入到目标检测网络中,prompt中带有图片中所有类别的详细描述。 GLIP采用了丰富的预训练数据,使得它的预训练模型可以更轻松地迁移到下游任务中。预训练的GLIP在COCO数据集...
在本文中,我们展示了phrase grounding,即识别句子中的短语与图像中的object(或region)之间的细粒度对应关系的任务。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...
Microsoft团队针对多模态预训练范式发表了《Grounded Language-Image Pre-training（GLIP）》，在此我们对...
使用self-training;由上面描述,teacher模型是GLIP-T (C) self-training student模型比teacher性能好的原因是teacher模型根据丰富的语言上下文(比如语法结构)可以作为引导让teacher进行有根据的猜测;而student模型可以将这些猜测的结果作为监督信号进行学习 grounding数据包含丰富的语义:转box数据的优势,teacher模型将image_text...
【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...
GLIP：Grounded Language-Image Pre-training 当前视觉识别任务通常受限于预定义类别范围，限制了其在真实场景应用的扩展。CLIP的出现打破了这一限制，通过利用图文对进行训练，使模型能够根据文本提示识别任意类别，这在分类任务上表现优秀。GLIP则试图将这一技术应用于目标检测等复杂任务中，创新性地引入了...
vision grounding任务:给你一句话,你去把这句话里的物体在当前图片中定位出来。就类似一个目标检测任务。CLIP是一个图像文本配对任务。将两个任务结合起来,再加入伪标签(self training),这样模型就可以在没有标注过的图像文本对上生成bbox标签。从而扩张整个训练数据
SUPERVISION EXISTS EVERYWHERE: A DATA EFFICIENT CONTRASTIVE LANGUAGE-IMAGE PRE-TRAINING PARADIGM 近年来,大规模对比语言图像预训练(CLIP)因其令人印象深刻的zero-shot识别能力和良好的下游任务转移能力而引起了前所未有的关注。然而,CLIP非常需要数据,需要400M图像-文本对进行预训练。这项工作提出了一种新的训练范式...
BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models 使用冻结图像编码器和大型语言模型的自引导语言图像预训练 摘要 由于大规模模型的端到端训练,视觉和语言预训练的成本变得越来越高。本文提出了一种通用且高效的预训练策略BLIP-2,它从现成的冻结预训练图像编...
如何设计模型,使得预训练后的模型在理解(understanding-based)任务和生成(generation-based)任务上都能具有较好的迁移能力和表现能力? 背景: 如今的大部分视觉-语言预训练模型都只能在理解(encoder-based)和生成(encoder-decoder-based)任务的其中之一上面表现良好 ...