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...
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。 为了让 VL-BERT 模型利用更为通用的特征表示,作者在...
一、VL-BERT基本原理VL-BERT是一种基于Transformer架构的多模态模型,它将NLP和CV两种不同领域的技术融合在一起。通过共享编码器的方式,VL-BERT能够同时处理文本和图像两种不同类型的数据,并从中提取出共同的特征表示。这种多模态融合的方式使得VL-BERT在处理复杂多模态任务时具有更强的泛化能力。二、应用场景 图文检...
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...
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: 下游任务: Image-Text Retrieval. 图像-文本检索的任务是从给定描述其内容的标题的候选图像中识别图像,反之亦然。我们使用如下两个数据集。1)MSCOCO由123,287张图像组成,每张图像大约包含5个文本描述。它被分为82783张训练图像,5000张验证图像和5000张测试图像。我们按照(Faghri et al. 2017)中的数据拆...
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...
【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: PRE-TRAINING OF GENERIC VISUALLINGUISTIC REPRESENTATIONS VL-BERT: PRE-TRAINING OF GENERIC VISUALLINGUISTIC REPRESENTATIONS 2022-03-30 20:35:13 Paper:https://openreview.net/forum?id=SygXPaEYvH Code:https://github.com/jackroos/VL-BERT...