VLMo 的初心就是:“我既想要双编码器检索快,又想要融合编码器效果好,为什么不能统一到一个模型里?” 它提出了Mixture‑of‑Modality‑Experts(MoME)Transformer,核心思路在每个Transformer block里不只一个feed‑forward层,而是一坨专家,各有各的任务,专门负责Vision、Language、或者Vis
VLMo 是一种多模态 Transformer 模型,从名字可以看得出来它是一种 Mixture-of-Modality-Experts (MOME),即混合多模态专家。怎么理解呢?主流 VLP 模型分为两种,一种是双塔结构 (Dual Encoder),主要用来做多模态检索任务;一种是单塔结构 (Fusion Encoder),主要用来做多模态分类任务。VLMo 相当于是一个混合专家 ...
VLMo基于图像-文本对比学习、图像文本匹配和掩码语言建模三个预训练任务共同学习。此外,作者提出了一种阶段预训练策略,在VLMo预训练中除了图像-文本对外,还能有效地利用大规模的仅图像和仅文本语料库。作者首先利用BEIT中提出的mask图像建模,对MOME Transformer的视觉专家和自注意模块进行预训练。然后使用mask语言建模对...
Subhojit Som, Furu Wei 2021 Neural Information Processing Systems|November 2021 Publication 下载BibTex We present a unified Vision-Language pretrained Model (VLMo) that jointly learns a dual encoder and a fusion encoder with a modular Transformer network. Specifically, w...
vlmo代码解读 vlmo代码整体架构采用多模态融合设计思路,将视觉和语言特征进行深度交互。模型核心由视觉编码器、文本编码器和跨模态融合模块构成,其中视觉部分采用分阶段特征提取策略,每个卷积层后接自注意力机制,这种设计在图像分类任务中验证过有效性但在视频理解场景存在显存占用过高的问题。 数据预处理环节采用动态批...
VLMo论文的核心模型是一个Transformer Encoder结构,但在每个Transformer block中进行了改进,提出了MoME Transformer(混合模态专家)。标准的Transformer block结构包括Layer Norm、MSA(多头自注意力)、Layer Norm、FFN(前馈网络)和residual连接。VLMo的创新之处在于,它允许模型根据输入的数据动态选择使用哪种专家,从而在多...
VLMo: Mixed Multi-modal Expert's Vision-Language Pre-training VLMo, introduced by Microsoft, is a multimodal Transformer model designed to be a Mixture-of-Modality-Experts (MOME). This model serves as a versatile solution, integrating the strengths of both dual-encoder and fusion ...
VLMo通过图像和文本表示上的图像-文本对比学习、在图像-文本对表示上的掩码语言建模和图像-文本匹配,共享参数。 图像-文本对比给定一批N个图像-文本对,图像-文本对比学习的目标是预测N*N个可能的图像-文本对的匹配对。在一个训练批中由N2-N个负的图像-文本对。
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