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...
模型在BERT的基础上在输入中嵌入一种新的视觉特征来适应视觉的相关内容。与BERT类似,模型主要由多层双向Transformer编码器组成。但与BERT只处理句子单词不同,VL-BERT把视觉元素和语言元素都作为输入,模型分别在图像的感兴趣区域(RoIs)和输入句子中的单词上定义相应特征。 Token Embedding 根据BERT的经验,语言词汇中嵌入了...
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...
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...
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-BERT)。VL-BERT采用简单且功能强大的Transformer模型作为基础,并对其进行扩展,以视觉和语言的嵌入特征作为输入。其中,作为输入的特征来自输入句子中的单词或者来自输入图像中的感兴趣区域regio...
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。
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...
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。
一所示。VL-BERT的主干是(多模式)Transformer注意力模块,以视觉和语言嵌入式特征作为输入。其中,每个输入元素要么是输入句子中的单词,要么是输入图像中的关注区域(RoI),再加上某些特殊元素...Transformer模型作为基础,并对其进行扩展,以视觉和语言的嵌入特征作为输入。其中,作为输入的特征来自输入句子中的单词或者来自输...