大量Self-attention based models, 在intra-relation建模时对所有的object或word进行相互关系的计算,但其实在一张图片中,只有几个object是对问题贡献较大的,之前的建模方式会使得模型忽略掉这些important object进而损失模型精度。 # Method本文针对这一问题提出了三个策略(创新):Selective re
只有encoder的VLP魔性,要比encoder-decoder要好(在VQA和zero-shot image-text retrieval任务中) Masked image modeling这个预训练任务不是那么重要 简介 这篇文章就是在视觉、语言特征提取上用了最新的有效的基于transformer的模型比如swin、roberta等,最后在下游任务上,比如VQA2.0,取得了仅次于simvlm的结果,文章强调了met...
论文共同一作 David Fan 表示,「视觉 SSL 终于可以在 VQA 任务上与 CLIP 匹敌了,即使在 OCR & Chart VQA 上也非常具有竞争力。我们的全新 Web-SSL 模型系列证明了这一点,并且仅仅基于网络图像训练,没有进行任何语言监督。」 在评估方面,研究者主要使用视觉问题解答(VQA)作为框架,大规模评估 SSL 模型的各种能力。
它突破性地将过去往往只能单独执行的视觉-文本生成、视觉-文本理解两种任务整合在了一起,让AI可以在看图说话和视觉问答两种模式来回切换。 并且在各种任务上的表现也都优于过去SOTA方法,VQA准确率超过78%,逼近人类基准线(80.83%)。 话不多说,就让我们来试玩一下,看看这个模型究竟有多厉害。 Demo试玩 BLIP可以提供...
多模态会这一点!你直接起飞!!😎。多模态对齐的挑战⛳️多模态模型需要解决的首要问题是如何将不同模态的信息统一到一个共享的空间。以BLIP-2为例,该模型通过图像编码器(如ViT)提取图像特征,并使用Q-Former对图像特征进行处理,将 - 学长教学于20241127发布在
对VQA任务进行下行趋势化的预训练V + L模型的实现。 现在支持:Linux和上的VisualBERT,LXMERT和 。 笔记: 这只是一个测试版,如果遇到任何错误,请随时提出问题。 我们的实现基于的大型。 如果您采用V + L模型的预训练权重,请考虑引用其原始工作。 如果您发现我们的实施有帮助,请考虑引用以下内容:) @inproceedings...
眼科成像的多模态综合基础模型 | 人工智能(AI)在眼科领域至关重要,它可以解决诊断、分类和视觉问题解答(VQA)等任务。然而,该领域现有的人工智能模型通常需要大量标注,并且针对特定任务,从而限制了其临床实用性。 虽然最近的发展为眼科带来了基础模型,但由于需要为每种成像模式训练单独的权重,这些模型受到了限制,无法全...
尽管尺寸小,SmolVLM-256M在某些基准测试中,如OCRBench(52.6%)和TextVQA(49.9%),表现超过了Idefics 80B。它们采用了较小的SigLIP编码器以支持更高分辨率的图像处理。这些模型的设计还受到苹果和谷歌在视觉语言模型研究的启发。Hugging Face还开发了ColSmolVLM,性能可与参数量是其十倍的模型相媲美,特别是在多模态...
它突破性地将过去往往只能单独执行的视觉-文本生成、视觉-文本理解两种任务整合在了一起,让AI可以在看图说话和视觉问答两种模式来回切换。 并且在各种任务上的表现也都优于过去SOTA方法,VQA准确率超过78%,逼近人类基准线(80.83%)。 话不多说,就让我们来试玩一下,看看这个模型究竟有多厉害。
3️⃣怎么学:作者发现在像素预测任务上训练的时候,用LoRA微调的方式更新视觉编码器(CLIP)的权重提升明显,平均绝对误差20.38 -> 6.65,同时不明显影响其他VQA任务性能(p4)。4️⃣会看像素有啥用:作者发现,在预训练阶段加入像素预测任务,有助于提升模型在需要细粒度视觉理解能力的下游任务上的表现,涨点幅度不...