table-vqa 数据集集合了从arXiv平台上的科学文章中聚合的图表和表格数据集 及 相对应 的LaTex源代码。 该数据集是专门训练处理文档类型对象(如图表、功能图、表格等)的多模态模型,而非摄影图像。 每张图像平均关联十个问题和答案对,这些问题和答案由Gemini 1.5 Pro、GPT-4o和Claude 3.5 sonnet等模型
VQA模型要求输入图像能够经过深度学习算法处理,提取其中的视觉特征。简单来说就是让模型看懂图片里的东西。这一步可能包括对图片的缩放、裁剪、标准化处理,以及使用卷积神经网络(CNN)来提取图片的各种特征。如果你想训练出一个出色的VQA模型图像的质量以及细节非常关键。如果图片模糊不清模型可能连最基本的物体都无法识别...
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。
金融界 2024 年 9 月 18 日消息，天眼查知识产权信息显示，马上消费金融股份有限公司申请一项名为“模型训练方法及装置、设备、存储介质和程序产品“，公开号 CN202410649534.0，申请日期为 2024 年 5 月。专利摘要显示，本公开提供了一种模型训练方法及装置、设备、存储介质和程序产品，该方法包括：获取样本图像，...
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...
所以近两年,BERT 也开始进入到 VQA 任务中,BERT 一开始是用于替换 RNN 来处理文本。但是在 2019,2020 年开始,一些模型(如,VL-BERT)开始把简单有效的 Transformer 模型作为主干并进行拓展,视觉和语言嵌入特征可以同时作为输入。然后进行预训练以兼容下游的所有视觉-语言联合任务。
数据集地址:table-vqa 一、先看看数据集 数据集分为训练和测试部分,详细统计了每种语言和模型使用的图像数量、问答对和单词数量。 数据集包含字段如唯一标识符、图像、LaTeX源代码、用于生成问答对的模型、论文标识符、LaTeX新命令以及双语问答对。 图像问题答案对: ...
尽管视觉语言模型(VLM)在某些 VQA 基准测试中表现出色,但它们在 3D 空间推理方面仍有所欠缺。该项研究假设 VLMs 的空间推理能力有限是由于训练数据中缺乏 3D 空间知识,并通过使用互联网规模的空间推理数据训练 VLM 来解决此问题。来自谷歌、麻省理工和斯坦福的研究团队开发了一个自动三维空间 VQA 数据生成框架——...
具体而言,我们证明 LoRSU 与完整的 VLM 更新相比,将计算开销减少了 25 倍以上,而不会牺牲性能。在少数样本持续学习设置中对 VQA 任务的实验结果验证了 LoRSU 的可扩展性、效率和有效性,使其成为资源受限环境中图像编码器自适应的引人注目的解决方案。