图3:步骤t的跨模态推理导航器 图4:跨模态匹配评论家,提供周期重建内在奖励 2 自监督模仿学习(SIL): 通用的视觉-语言导航任务的有效的方法,其标准设置是在已见过的环境中训练智能体,然后在未探索过的未见过的环境中测试它。允许智能体在没有基本真值演示的条件下探索未见过的环境,将有助于终身学习和对新环境的...
把Bert预训练方法用到视觉语言表征学习里面 可放到下游任务里面,看到一系列的改进 多模态表征,关心把多模态的数据,多模态的一些单词也好,图像里面的一个物体的一个区域也好,投影到公共空间 核心是如何学习视觉和语言对齐表示 三元组表示 实验结果 单词区域对齐重点 重点参考文献 大力出奇迹,更好表示 增加数据量增加算力...
主权项:1.一种视觉语言跨模态表示学习方法,其特征在于,所述方法包括:获取图像和文本;将所述图像转换为图像嵌入向量,将所述文本转换为文本嵌入向量;将所述图像嵌入向量和所述文本嵌入向量进行拼接,得到图像文本向量;根据所述图像文本向量判断所述图像和所述文本是否匹配,并对所述图像和所述文本进行分类。 全文数据:...
预训练的视觉语言模型 (VL-PTMs) 在将自然语言融入图像数据中显示出有前景的能力,促进了各种跨模态任务。 然而,作者注意到模型pre-training和finetune的客观形式之间存在显着差距,导致需要大量标记数据来刺激 VL-PTMs 对下游任务的视觉基础能力。 为了应对这一挑战,本文提出了跨模态提示调优Cross-modalPromptTuning(CP...
摘要 本文针对具有挑战性的多语言文本-视频跨模态检索问题进行研究.传统文本-视频跨模态检索模型通常针对单一语言进行设计,比如英语,模型仅支持某一特定语言的文本查询.如果有不同语言检索需求,则需另收集目标语言的训练数据并重新训练...展开更多 This paper focuses on the challenging multilingual cross-modal text-...
LLM2CLIP语言模型解锁丰富视觉表现 | CLIP 是当今最重要的多模态基础模型之一,它使用简单的对比学习损失对大规模图像-文本对将视觉和文本信号对齐到共享特征空间中。是什么推动了 CLIP 的功能?自然语言(人类知识的载体)提供的丰富监督信号形成了强大的跨模态表示空间。因此,CLIP 支持各种任务,包括零样本分类、检测、分...