GalLoP旨在从全局和局部 CLIP 的视觉表示中学习不同提示的集合。如图 2 所示,GalLoP 学习两组专门的提示:从全局视觉表示接收信号的“全局提示”,以及仅使用局部特征训练的“局部提示”。 考虑一组n个可学习的局部提示\mathcal{P}_l=(\boldsymbol{p}_1^l,\cdotp\cdotp\cdotp,\boldsymbol{p}_n^l)和一组m...
多模态学习(Multimodal Learning)应运而生,它融合了视觉、语言等多种模态的信息,开启了跨模态表示与理解的新篇章。 一、多模态学习的基本概念 模态(Modality):在多模态学习中,模态指的是感知信息的不同表现形式,如视觉、听觉、触觉等。每种模态都有其独特的信息表达方式和特点,因此,如何处理和理解这些多源信息成为...
多模态学习在视觉与语言理解中的应用前景广阔。随着人工智能技术的不断发展和多模态学习算法的不断改进,多模态学习在视觉与语言理解领域的应用将进一步扩大。未来,多模态学习有望在图像描述生成、视觉问答系统、情感分析和跨模态检索等方面取得更大的突破。同时,多模态学习与其他领域的交叉应用也将成为未来的研究方向,如...
作者将此方法应用于广泛的领域,包括计算机视觉、语言处理以及自然科学等(图1)。 文章考虑以图像为主的图(image-intensive graph, IIG)用于图像和视频推理(“图像的多模态图学习”),以语言为主的图(language-intensive graph, LIG)用于处理自然和生物序列(“...
为此，字节跳动 AI Lab Research 团队提出了X-VLM，首次提出学习多粒度的视觉和语言对齐。实验证明，这种预训练方法十分高效，模型规模无需很大，预训练数据无需很多， 仅216M参数量的X-VLM就能在广泛的多模态任务上获得了十分优秀的表现，例如：图像文本检索、基于图片的问答或推理、视觉定位、图片描述生成。目前，X...
视觉-语言 (Vision-Language, VL) 是计算机视觉和自然语言处理这两个研究领域之间形成的交叉领域,旨在赋予 AI 系统从多模态数据中学习有效信息的能力。受 NLP 预训练语言模型(如BERTGPT等)的启发,视觉-语言预训练 (Vision-Language Pre-training, VLP) 逐渐受到关注,成为如今 VL 任务的核心训练范式。本文对 VLP ...
VLM Pre-training and Zero-shot Prediction：使用视觉-语言相关性进行大规模无监督式预训练，并且可以在...
这篇论文提出了MMICL方法,通过改进视觉语言模型的架构和预训练数据来解决理解复杂多模态提示的问题。通过精心设计的架构将视觉和文本上下文以穿插的方式整合,并创建了名为MIC的新数据集,以缩小训练数据与真实世界应用中复杂用户提示之间的差距。
随着人工智能技术的飞速发展,多模态学习,特别是视觉语言预训练(Vision-Language Pre-training, VLP)技术,逐渐成为AI研究的前沿热点。该技术旨在通过预训练大规模图像-文本对数据,让模型学习到视觉与语言之间的深层次关联,从而在多种下游任务中展现出强大的泛化能力。本文将简明扼要地介绍VLP的基础知识、预训练任务、主流...
1、发明目的:本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足,提供一种基于视觉-语言多模态对比学习的超声图像预训练方法,本发明使用医学超声图像数据与诊断报告数据学习输入图像和报告文本的单模态和多模态特征表示,利用单模态对比损失和多模态对比损失对齐图像与文本特征。