VL-BERT使用Conceptual Captions作为视觉-语言语料库进行预训练,并将BooksCorpus 数据集和英文维基百科作为文本语料库进行预训练。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...
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...
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...
训练前VL-BERT的性能提高了1.6%,验证了训练前的重要性。VL-BERT与BUTD共享相同的输入(即,问题、图像和ROI)、输出和实验协议,BUTD是一种为该任务专门设计的流行模型。尽管如此,VL-BERT的准确率还是超过了BUTD的5%。除了LXMERT之外,我们的VL-BERT比其他并发工作取得了更好的性能。这是因为LXMERT预先训练了大量的视...
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...
【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。
VL-BERT模型以transformer为骨干,将BERT扩展可以同时接受文本和图片型输入,学习跨模态的表示,在三个下游任务上远超task specific的SOTA模型,并取得和其他pretrain模型comparable或者略胜一筹的结果。 其主要的优势在于 文本和图片的深度交互。对比同期工作LXMERT[2],对text和image输入分别使用single-modal Transformer,然后...
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...
procedure can better align the visual-linguistic clues and benefit the downstream tasks, such as visual commonsense reasoning, visual question answering and referring expression comprehension. It is worth noting that VL-BERT achieved the first place of single model on the leaderboard of the VCR...
VL-BERT采用了简单但功能强大的Transformer模型作为骨干,并对其进行了扩展,将视觉和语言嵌入特性都作为输入。在它中,输入的每个元素要么是输入句子中的一个单词,要么是输入图像中的一个感兴趣区域(RoI)。它的设计适合大多数视觉-语言下游任务。 1、简介 以前的做法是将预先训练的图像识别的基本网络和NLP分别以特定...