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 探索了 Transformer 架构处理12种模态的潜力,包括图像 (images)、自然语言 (natural language)、点云 (point cloud)、音频谱图 (audio spectrogram)、视频 (video)、红外 (infrared)、高光谱 (hyperspectral)、X射线 (X-Ray)、IMU、表格 (tabular)、图 (graph) 和时间序列 (time-series) 数据,...
近日,香港中文大学多媒体实验室(CUHK MMLab)联合上海人工智能实验室的OpenGVLAB研究团队提出一个统一多模态学习框架 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,即可理解12 种模态信息, 并提供了多模态无边界融合的新范式。相比CLIP、BEiT-3、Imagebind,模态数目大幅增加,并且摆脱...
这篇论文作者提出了一个名为Meta-Transformer的框架,旨在通过统一模态的分词器、模态共享编码器(Modality-Shared Encoder)、任务特定头部(Task-Specific Heads)的方法,解决不同模态之间的固有非常大的差异,很难设计一个能够处理各种模态的统一网络框架的问题。 Meta-Transformer的框架 Meta-Transformer的整体结构如上图,下...
1.Meta-Transformer最近看了视觉-语言模型结合做导航的任务(vln),利用了clip和chatgpt等模型结合强化学习做导航任务。了解了一些多模态的论文。 clip就是一个比较简单的视觉和文本的多模态研究。一般来说,文本和…
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...
Code:https://github.com/invictus717/MetaTransformer 导读 设计一个统一的网络来处理各种模态(例如自然语言、2D图像、3D点云、音频、视频、时间序列和表格数据)是一项极具挑战性的工作。 本文提出了一个名为Meta-Transformer的框架,利用一个冻结的编码器在没有任何成对多模态训练数据的情况下执行多模态感知。在Meta...
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,通过统一学习多种模态信息,模型可学会理解 12 种模态,共享网络参数,无需额外训练。 |Meta-Transformer支持的模态,和它与ImageBind的对比 本文探索了 transformer 架构处理 12 种模态的潜力,包括图像、自然语言...
Meta等学者提出的PatternBoost,使用Transformer构造了一个反例,反驳了一个已悬而未决30年的猜想。是否所有数学问题都适合机器学习技术?这样的未来太令人期待了。 30多年的数学猜想,被AI发现了一个反例? 就在刚刚,Meta、威斯康星大学麦迪逊分校、伍斯特理工学院、悉尼大学的几位学者提出PatternBoost,这种全新的方法可以在...
近日Meta 研究者在论文《System 2 Attention (is something you might need too)》中认为,根本问题在于 Transformer 本身固有的构建方式,尤其是其注意力机制。也就是说,软注意力既倾向于将概率分配给大部分上下文(包括不相关的部分),也倾向于过度关注重复的 token。