VL-BERT 基于 Transformer 模型,采用单一流的架构来处理视觉和语言信息。整体架构和BERT类似,主要区别在于嵌入层。VL-BERT的嵌入层由四种嵌入相加得到,如上图所示。具体包含: 词嵌入 (Token Embedding) 语言元素:对于语言元素,即句子中的单词,VL-BERT 采用与 BERT 相同的 WordPiece 嵌入,即对单词进行分词并将其嵌入...
在Referring Expression任务上,与MAttNet模型相比,VL-BERT的体系架构简单得多,但性能更好。在该任务上,VL-BERT的性能与ViLBERT差不多。 视觉语言预训练模型对比 上面表格对比了VL-BERT、VideoBERT、CBT、ViLBERT、B2T2、LXMERT、VisualBERT、Unicoder-VL八种模型的体系架构(Architecture)、Visual Token、预训练数据集(...
在训练过程中,VL-BERT采用了自监督学习任务(pretrain)的方法。具体来说,它通过预测图像和文本之间的语义关系来训练模型。这样做的目的是为了让模型学会从图像中提取关键信息,并将其与文本信息有效地结合起来。在实际应用中,VL-BERT模型已经被广泛应用于各种多模学习任务中,例如图像标注、视觉问答、图像描述生成等。通过...
今天介绍中国科学技术大学和微软亚洲研究院朱西洲老师团队在ICLR2020的论文,该研究提出了一种新的图形神经网络的几何聚合方式,其核心思想是:在bert的基础上为视觉-语言相关任务做预训练。 VL-BERT: 可预训练的通用视觉-语言表示 作者提出了一种新型可训练通用预训练表示,用于视觉-语言任务,称为视觉-语言BERT(简称VL-...
VL-BERT是一种基于视觉和语言联合表示的模型,它充分利用了视觉和语言之间的互补性。通过将视觉和语言信息相互转换,VL-BERT能够在多个任务中取得优秀的性能表现。此外,VL-BERT还具有跨语言适应性,为不同语言的应用提供了无限可能性。要充分利用VL-BERT的能力,我们需要了解它的核心组件和训练技巧。首先,让我们来探讨VL...
【论文阅读】 VL-BERT: Pre-training of generic visual-linguistic representations,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
摘要:我们提出了一种新的用于视觉-语言任务的预训练的通用表示,称为视觉-语言BERT(简称VL-BERT)。VL-BERT以简单而强大的Transformer为主干,并将其扩展为以视觉和语言嵌入特征作为输入。输入的每个元素要么是输入句子中的一个词,要么是输入图片的一个RoI。VL-BERT是为了大多数视觉-语言下游任务设计的。为了更好地利...
Transformer的一个成功应用是BERT,它利用Transformer编码器并引入了双向屏蔽技术,允许每个语言标记双向关注其他标记。如图5所示,训练是通过用一个特殊的[MASK]标记(即掩模)替换一些文本标记来进行的,并使用其上下文信息来预测每个[MASK]。 该技术可以将语言表征训练看作是一个去噪过程,在去噪过程中,输入的句子能够学习去...
非常相似。关键区别在于VL-BERT中包含了视觉线索,以捕获视觉和语言内容之间的依存关系。在预训练期间,输入句子中的每个单词都会被随机mask(概率为15%)。对于被屏蔽的单词,其token被替换为[MASK]。预训练模型基于未被mask的单词和视觉特征来预测被mask掉的单词。该任务驱动网络不仅对句子中的依存关系进行建模,而且使视...
Visual Question Answering (VQA) VCR (Q-A) dev VL-BERTBASE Accuracy 73.8 # 2 Compare Visual Question Answering (VQA) VCR (Q-AR) dev VL-BERTLARGE Accuracy 58.9 # 1 Compare Visual Question Answering (VQA) VCR (Q-AR) dev VL-BERTBASE Accuracy 55.2 # 2 Compare Visual Question Ans...