[ICCV2021 & TPAMI2023] Vision-Language Transformer and Query Generation for Referring Segmentation - henghuiding/Vision-Language-Transformer
2Vision-and-Language Transformer 2.1 模型概述 ViLT具有简单的架构,作为一个VLP模型,具有最少的可视化嵌入管道,并遵循单流方法。 作者从预训练的ViT而不是BERT初始化交互作用transformer的权重。这种初始化利用交互层的能力来处理视觉特征,同时不需要单独的深度视觉嵌入器。 ViT由堆叠的块组成,这些块包括多头自注意力...
论文代码(目前是还没有上传的等,上传了在写下代码):GitHub - guilk/VLC: Research code for "Training Vision-Language Transformers from Captions Alone". 非常推荐看看,写的简单,方法也简单,但是效果非常棒。 摘要 作者表示视觉-语言的transformer可以不通过人工标注(类别,框)来学习。作者提出的新模型VLC是通过MA...
exportDATASET=datasets/vision python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=4 segm/train.py --dataset ade20k \ --backbone vit_small_patch16_384 --decoder mask_transformer --no-resume \ --pretrained pretrained/seg_small_mask.pth \ --epochs-search 16 \ --epochs 64 \ --batch-size 64...
【CVPR2022】LAVT: Language-Aware Vision Transformer for Referring Image Segmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/2112.02244 代码地址:https://github.com/yz93/lavt-ris 1、研究动机 当前的多模态模型大多是从不同的编码器网络中独立地提取视觉和语言特征,然后将它们融合在一起以使用跨模态解码器进行预测...
该项目名为「vit-pytorch」,它是一个 Vision Transformer 实现,展示了一种在 PyTorch 中仅使用单个 transformer 编码器来实现视觉分类 SOTA 结果的简单方法。 项目当前的 star 量已经达到了 7.5k,创建者为 Phil Wang,ta 在 GitHub 上有 147 个资源库。
而在论文《Sigmoid Loss for Language Image Pre-Training》中，他们仅使用 4 块 TPUv4 芯片，在 2 天时间内就训练出了一个在 ImageNet 上实现了 84.5% 的零样本准确度的模型。他们在计算机视觉方面的很多研究成果都统一在了 Google 的 Big Vision 项目中，参阅 https://github.com/google-research/big_...
Motivated by the universality of the Multi-layer Transformer architecture( e.g. , GPT) widely used in large language models(LLMs), we seek to broaden its scope to serve as a powerful vision foundation model(VFM). However, unlike language modeling, visual tasks typically require specific ...
自从2018年bert在NLP领域声名鹊起,通过预训练在n多NLP任务中刷榜,成功发掘出了transformer的潜力,众多研究者就看到了多模态发展的新的机会——使用大量数据做预训练。因为从updn模型开始,多模态这面普遍把图片提取成区域特征序列做后续处理,这样的话多模态是视觉和文本特征序列,NLP中是文本特征序列,没什么本质差异,自...
Vision-Language Model (VLM) Tuning:Recent years have witnessed the prosperity of research in VLMs, e.g., CLIP [46], ALIGN [25], CoCa [70], Florence [73], BLIP [31], CLIPPO [54], and Flamingo [1]. These models are pre-trained on vast amounts of images and texts, achieving a...