由于VL-BERT是基于BERT模型添加捕捉视觉信息的新输入,所以模型初始化参数使其与BERT相同。VL-BERT BASE和VL-BERT LARGE分别表示从原始BERT BASE和BERT LARGE模型发展而来。 3.2对下游任务进行微调 通过对输入格式、输出预测、损失函数和训练策略进行简单的修改,可以对预先训练好的VL-BERT模型进行微调,以适应各种下游的视...
VL-BERT是一个可预训练的通用视觉语言表征模型,它采用简单而强大的Transformer作为主干,并进行了扩展,将视觉和语言的嵌入特征作为输入。VL-BERT的输入元素要么来自输入句子的单词,要么来自输入图像的Region-of-Interest(RoI,感兴趣区域)。作者利用大规模Conceptual Captions数据集和纯文本语料库对VL-BERT进行了预训练。大...
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。通过将文本和图像有效地结合起来,VL-BERT模型可以帮助我们更好地理解和处理现实世界中的复杂信息。总的来说,VL-BERT模型的多模学习方法为我们提供了一种新的思路,将文本和图像结合起来处理信息。通过提取图像中的...
由于VL-BERT是基于BERT模型添加捕捉视觉信息的新输入,所以模型初始化参数使其与BERT相同。VL-BERT BASE和VL-BERT LARGE分别表示从原始BERT BASE和BERT LARGE模型发展而来。 3.2对下游任务进行微调 通过对输入格式、输出预测、损失函数和训练策略进行简单的修改,可以对预先训练好的VL-BERT模型进行微调,以适应各种下游的视...
在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的交叉领域,随着技术的不断发展,一种新型的模型——VL-BERT逐渐崭露头角。作为后BERT时代的重要代表,VL-BERT旨在打通NLP和CV之间的壁垒,实现更为强大的多模态任务处理能力。本文将带您深入了解VL-BERT的基本原理、应用场景和实战指南,助您在多模态任务处理的道路上走得更远。
来自中科大、微软亚研院的研究者们提出了一种新型的通用视觉-语言预训练模型(Visual-Linguistic BERT,简称 VL-BERT),该模型采用简单而强大的 Transformer 模型作为主干网络,并将其输入扩展为同时包含视觉与语言输入的多模态形式,适用于绝大多数视觉-语言下游任务。 为了让 VL-BERT 模型利用更为通用的特征表示,作者在...
来自中科大、微软亚研院的研究者们提出了一种新型的通用视觉-语言预训练模型(Visual-Linguistic BERT,简称 VL-BERT),该模型采用简单而强大的 Transformer 模型作为主干网络,并将其输入扩展为同时包含视觉与语言输入的多模态形式,适用于绝大多数视觉-语言下游任务。
【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。
简介:来自中科大、微软亚研院的研究者们提出了一种新型的通用视觉-语言预训练模型(Visual-Linguistic BERT,简称 VL-BERT),该模型采用简单而强大的 Transformer 模型作为主干网络,并将其输入扩展为同时包含视觉与语言输入的多模态形式,适用于绝大多数视觉-语言下游任务。
基于Transformer语言模型开发的体系结构设计和掩模训练技术是各种跨模态开发背后的主要原则,这些开发促进了最近VLP模型的激增。图5(b)显示了一个简单的跨模态BERT。与语言训练类似,它对图像进行标记化,并使用一定的技术将图像与语言标记一起嵌入,这些在后面将详细介绍。通常,会将标记化的视觉特征和文本特征一起输入带有...