VideoBERT 是一种基于 BERT 的多模态模型,旨在学习视频和语言的联合表示。它通过自监督学习方法,从大量无标注的视频数据中提取高层语义特征。以下是关于 VideoBERT 的一些关键信息: 一、模型结构 视频处理:Vid…
VideoBERT是一个自我监督系统,可以处理各种代理任务,从未标记的视频中学习时间表示。 正如研究人员在一篇论文和博客文章中解释的那样,VideoBERT的目标是发现随着时间推移而展开的事件和动作相对应的高级视听语义特征。“Peech往往与视频中的视觉信号在时间上保持一致,可以通过现成的自动语音识别(ASR)系统进行提取,这是自我...
离散化,继而在文本token的基础上增加视觉token,一起学习视觉和文本信息。 1方法1.1 视频文本数据处理(videoandlanguageprocessing) 针对video的处理...个任务可以很自然的扩展到VideoBERT中。是一个多分类问题。 第二个任务NSP在VideoBERT中变成预测text sequence和visualsequence是否一致,即两者是否提取自同一 ...
这个现象也引出了第二篇文章《learning video representation using contrastive bidirectional transformer》,这篇文章不需要对视频进行离散化处理,也可以使用Bert模型来获得更好的预训练参数。 对video数据进行离散化处理的本质:通过这种方式,video bert模型能够使用MLM任务对视频数据进行训练。如果视频clip不是token,而是R102...
继2018 年谷歌的 BERT 模型获得巨大成功之后,在纯文本之外的任务上也有越来越多的研究人员借鉴了 BERT 的思维,开发出各种视觉/视频(Visual/Video)融合的 BERT 模型。这里我们介绍最初的 VideoBERT 论文以及近期的 6 篇其它 V-BERT 论文(按时间先后顺序排序)。
《VideoBERT: A Joint Model for Video and Language Representation Learning》,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
MP1900A PN Skew Evaluation Solution Demonstration Video11:02As data rates increase, the unit intervals become shorter and more susceptible to bit errors. Intra-pair skew is an important factor to consider in system design. Its negative effects can be seen in time and frequency d...
【基于Bert的视频理解】VideoBERT: A Joint Model for Video and Language Representation Learning 本文来自Google,论文把BERT应用到视频理解相关场景。使用“visual word”的方法,转化视频表征,并引入语言+视...
3. BERT无监督(自监督)的预训练,给了其他连续型数据问题很多想象力。所谓连续型数据问题,指那些像语言,音频,视频等(如果任意删除其中一段,在语义上就显得不连贯)。这种数据结合BERT模型可以做一些有意思事情,如VideoBERT, 就是通过把字幕和视频拼接,作为一个新的连续型BERT模型(用来自动生成字幕): ...
将视频信息注入Bert 1. videoBert 1. videoBert 1.1 简介 videoBert由google在2019年提出[^1],以youtube上大量无标签的视频为Data,通过BERT训练视频的语义信息,最终在视频动作分类,视频字幕等任务上都取的了很好的结果。 1.2 videoBert model 1.2.1 视频处理 ...