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...
香港中文大学与上海人工智能实验室团队合作,在多模态感知方向开辟了新的研究思路。他们设计了一款多模态学习统一框架 Meta-Transformer,首次能够在没有配对数据的情况下,实现 12 种模态统一学习。它解决了不同模态数据的问题,包括如何使用统一的框架处理自然语言、2D 图像、3D 点云、音频、高光谱图、时序数据等。该框架...
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...
https://kxgong.github.io/meta_transformer/https://github.com/invictus717/MetaTransformer多模态学习涉及利用来自各种模态的数据来提高模型能力。 尽管该领域已经发展多年,但由于这些不同模式之间存在重大差距,设计一个统一的框架来处理自然语言、2D 图像、3D 点云和
ViT模型（Vision Transformer)的基本原理就是将Transformer架构应用于计算机视觉领域。具体而言，ViT模型可以将图片切分为相同大小的补丁块，给每个补丁块编码后再组成图像序列，机器可以识别这种图像序列。基于这种启发，MAE系统在预测缺失的图像时，会把图像分解成很多小补丁块，再用新的补丁块填充丢失的内容。三、文本和...
Our work draws connections between the Transformer hypernetworks and gradient-based meta-learning algorithms and we provide further analysis for understanding the generated INRs.doi:10.48550/arXiv.2208.02801Chen, YinboWang, XiaolongSpringer, ChamEuropean Conference on Computer Vision...
Meta-Transformer:用一个 Transformer 模型去编码12类模态 论文名称:Meta-Transformer: A Unified Framework for Multimodal Learning 论文地址: http:/arxiv.org/pdf/2307.10802.pdf 项目主页: http://kxgong.github.io/meta_transformer/ 代码地址: http://github.com/invictus717/MetaTransformer ...
ViT 模型(Vision Transformer) 的基本原理就是将 Transformer 架构应用于计算机视觉领域。具体而言,ViT 模型可以将图片切分为相同大小的补丁块,给每个补丁块编码后再组成图像序列,机器可以识别这种图像序列。基于这种启发,MAE 系统在预测缺失的图像时,会把图像分解成很多小补丁块,再用新的补丁块填充丢失的内容。
Instead of sampling label permutations uniformly at random, we bias towards a specifific permutation by using a fifixed permutation for a fraction of each batch. 这篇工作的limitation: 不能处理任意长度的输入输出 在黑盒模型中,transformer的参数量的增长也同样是一个问题。
Transformer 是模型架构的一个重大突破。在本文发表之前，大多数序列传导模型都依赖于循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN) 来捕捉序列中元素之间的关系。由于 RNN 具有顺序性，因此训练速度可能特别慢。本文提出了一种新架构 Transformer，它完全依赖于一种称为“自注意力”的注意力机制。这使模型能够直接关注...