今天(8.25)我们Paper Reading的这篇文章来自于Meta&Waymo的技术团队,关于「多模态学习」主题的,论文标题为Meta-Transformer: A Unified Framework for Multimodal Learning,代码地址是:https://github.com/invictus717/MetaTransformer。 Meta-Transformer的12种模态统一结构图 名词解释: 多模态的模态: 通常的多模态的模态...
这种广泛的数据模态覆盖,极大扩展了 Meta-Transformer 的应用范围,并且 Meta-transformer 框架对于扩展到更多的模态有着易扩展、低成本、高训练效率的优势。 Meta-Transformer 的方法介绍 Meta-Transformer 统一处理来自不同模态的数据,并通过共享编码器完成对十二种模态的编码。...
开源代码地址:https://github.com/invictus717/MetaTransformer 外媒关注 Meta-Transformer发布3天内,已在推特获得40万浏览量,MarketChpst发文解读,评论道:“不同于现有的多模态方法受困于测试任务数据只能是预训练模态的子集,Meta-Transformer仅需要LAION-2B的图文预训练,即可在没有见过的多个模态多个任务上表现出最优...
2023.7.8:Github Repository Initialization. 🔓 Model Zoo Open-source Modality-Agnostic Models ModelPretrainingScale#ParamDownload国内下载源 Meta-Transformer-B16LAION-2BBase85Mckptckpt Meta-Transformer-L14LAION-2BLarge302Mckptckpt Demo of Use for Pretrained Encoder ...
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架,用来处理和关联来自多种模态的信息,如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据,虽然各种数据之间存在固有的差距,但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征,不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共...
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架,用来处理和关联来自多种模态的信息,如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据,虽然各种数据之间存在固有的差距,但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征,不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共...
网站地址:https://kxgong.github.io/meta_transformer/ 代码地址:https://github.com/invictus717/MetaTransformer Meta-Transformer 实现骨干网络的大一统,具有一个模态共享编码器,并且无需配对数据,能够在 12 个不同的模态上完成 16 个不同的感知任务。该工作不仅为当前多模态学习提供了强大的工具,也给多模态领域...
长文本是大语言模型一直在努力的方向。近日，谷歌提出的 Infini-Transformer 引入有效方法，可以将基于 Transformer 的大型语言模型 (LLM) 扩展到无限长输入，而不增加内存和计算需求，吸引了人们的关注。几乎就在同时，Meta 也提出了一种无限长文本技术。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.08801.pdf论文标题：...
为了解决上述挑战,近日,香港中文大学多媒体实验室联合上海人工智能实验室的研究团队提出一个统一多模态学习框架 ——Meta-Transformer,采用全新的设计思路,通过统一学习无配对数据,可以理解 12 种模态信息。 网站地址:https://kxgong.github.io/meta_transformer/ ...
http://kxgong.github.io/meta_transformer/ 代码地址: http://github.com/invictus717/MetaTransformer 处理多种模态的统一的模型 人脑,被视为神经网络模型灵感来源的 "神经网络 ",可以同时处理来自视觉、听觉和触觉等各种感官输入的信息。此外,一个来源的知识可以帮助理解另一个来源的知识。然而,在深度学习中,设计...