特征融合:对比学习,采用和CLIP类似的损失函数,不过加了temperature variable(即上文Image-Text Contrastive Learning中介绍的标准形式) OTTER 一句话介绍:采用optimal transport的方式进行数据高效的VLM预训练。 关键点:数据高效训练 对比式结合生成式 DeCLIP 一句话介绍:用各种监督信息来进行数据高效的VLM预训练(DataEffici...
在评估 VLM 方面，早期的评估任务包括图像描述和视觉问答（VQA）。现在还有以文本为中心的 VQA（text-centric VQA）任务，其评估的是模型理解和阅读图像中的文本的能力。Radford et al. [2021] 也提出了一种常用的评估方法，该方法是基于零样本预测，比如 ImageNet 分类任务。这样的分类任务可以评估 VLM 是否具备足...
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是由OpenAI开发的一种多模态预训练算法,是一个典型的视觉语言模型,它在多模态对比学习上表现很好,可能适合用于物体识别和场景分类。CLIP通过对比学习的方式将图像和文本映射到同一个特征空间,从而实现跨模态的理解和匹配。在训练过程中,CLIP使用了超过4亿的图像-文本对数据...
受这些 scaling law 的激励,最近不少项目都在通过增加计算量和扩大模型规模来学习更好的模型。这就催生了 CLIP 等模型 —— 其训练使用了 4 亿张图像,计算预算自然也非常高。就算是其开源实现 OpenCLIP,根据模型大小的不同,训练也使用了 256 到 600 台 GPU,耗时数天到几周。 但是,又有一项研究表明通过精心...
Image Embedding Network 为了解决自动驾驶中的多视角(前、前左、前右、后、后左、后右)问答任务,需要将单个图像嵌入聚合成一个单一的嵌入。这个统一的嵌入随后可以与文本嵌入连接起来,作为LM的输入。在典型的视觉语言模型中,图像嵌入过程使用如CLIP或目标检测网络这样的模型,导致提取过程缓慢。
何时使用 CLIP 这样的对比模型? 何时使用掩码? 何时使用生成模型? 何时使用 LLM 作为预训练骨干网络? 提升定基 在VLM 和生成模型文献中,定基(grounding)是一个关键难题。定基的目标主要是解决模型不能很好理解文本 prompt 的问题,这个问题既可能导致模型忽视 prompt 中的某些部分,也可能导致其产生幻觉,想象出 prompt...
近年来,计算机视觉领域见证了基础模型的兴起,这些模型使得无需训练定制模型就可以对图像进行标注。我们看到了如CLIP[2]用于分类,GroundingDINO[3]用于目标检测,还有SAM [4]用于分割——每个模型在其领域内表现出色,。但如果有一个单一的模型能够同时处理所有这些任务,那会怎样呢?
generated_text, task=task_prompt, image_size=(image.width, image.height) ) return parsed_answer 此外,我们利用辅助函数来可视化结果(draw_bbox、draw_ocr_bboxes 和 draw_polygon)并处理边界框格式之间的转换(convert_bbox_to_florence-2 和 convert_florence-2_to_bbox)。这些可以在随附的 Colab 笔记本...
PaliGemma combines SigLIP-So400m as the image encoder and Gemma-2B as the text decoder. SigLIP is a SOTA model capable of understanding images and text, similar toCLIP, featuring a jointly trained image and text encoder. The combined PaliGemma model, inspired by PaLI-3, is pre-trained on...
以一个经典的VLM网络 CLIP[1]的结构为例: 图1. CLIP架构。图片来自于CLIP论文。 如图1所示,CLIP由text branch和image branch组成。 其中, text branch主要由transformer构成,当要进行cls_num个类的分类任务时,会取每个类别对应的名称,如"plane", "car", "dog",与"a photo of a"进行组合,作为prompt输入进...