1. 论文和代码地址 论文名称:MixGen: A New Multi-Modal Data Augmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/2206.08358[1] 代码地址:未开源 2. Motivation 近年来,视觉语言表示学习研究出现了爆炸式增长。在联合模态学习中,模型跨模态提取丰富的信息以学习更好的潜在表示。然而,这些模型通常使用数千个 GPU 在大...
公众号 本篇分享论文『MixGen: A New Multi-Modal Data Augmentation』,如何在多模态数据上进行数据增强?亚马逊李沐团队提出简单有效的MixGen,在多个多模态任务上显著提升性能! 详细信息如下: 论文地址:https://arxiv.org/abs/2206.0835...
编辑| 小马 本篇分享论文『MixGen: A New Multi-Modal Data Augmentation』,如何在多模态数据上进行数据增强?亚马逊李沐团队提出简单有效的MixGen,在多个多模态任务上显著提升性能! 详细信息如下: 摘要 数据增强是提高深度学习中数据效率的必要条件。对于视觉语言预训练,数据仅在以前的作品中针对图像或文本进行增强。...
数据增广不是一个新问题,但之前的数据增广主要集中在单模态数据,对多模态数据的增广的研究较少 2022/11/27 Q3 这篇文章要验证一个什么科学假设? 验证mixup的图像搭配文字concatation,对于多模预训练是有效的 2022/11/27 Q6 论文中的实验是如何设计的? 文章提出了一种即插即用的方式,可以嵌入多种多模预训练...
MixGen: A New Multi-Modal Data Augmentation This is the official PyTorch implementation ofMixGen, which is a joint data augmentation technique for vision-language representation learning to improve data efficiency. Here are some image-text pairs generated by MixGen, ...