156810用于提升场景文本检测器的视觉语言预训练0宋思博 1 � 万建强 1 � 杨志波 1 唐军 1 程文青 2 白翔 2 姚聪 101 阿里巴巴达摩院 2 华中科技大学0{ sibosongzju,hustwjq,yangzhibo450,...
”语言预训练 场景文本检测 跨模态交互 图像编码器 预训练模型“ 的搜索结果
探索XModaler：跨模态预训练模型的新境界 项目地址:https://gitcode.com/YehLi/xmodaler 项目简介 XModaler 是一个开源项目，专注于研究和实现先进的跨模态预训练模型。该项目由耶鲁大学的研究团队发起，旨在通过...
最近，具有高推理效率的双流方法如CLIP和ALIGN也显示出有希望的性能，然而，它们仅考虑两个流之间的实例级为了克服这些局限性，我们提出了一个新的协同工作的两个流视觉语言预训练模型称为COTS的图像-文本检
自然语言处理——基于预训练模型的方法——第9章 多模态融合的预训练模型
图1.ViLBERT 模型由视觉（绿色）和语言（紫色) 组成，它们通过 co-attentional transformer layer 进行互动。这种结构允许每种模式有不同的深度，并通过共同注意力实现稀疏的互动。... 针对视觉和语言任务的预训练
一个综述，包括模型结构，预训练模型以及融合方法等
目前最先进的跨模态检索方法是基于 Transformer 的架构，通过交叉...为了解决这些关键差距，实现改进和高效的跨模态检索，我们提出了一种新颖的微调框架，可将任何预训练的文本-图像多模态模型转化为高效的检索模型。
117969除了预先训练的物体检测器之外：跨模态文本和视觉语境的图像字幕佐治亚理工学院郭家文albert. gatech.edu乔治亚理工大学[email protected]摘要视觉字幕已经取得了重大进展，主要依赖于预先训练的特征和后来的...
VisualSparta，一个高效的跨模态检索模型，同时保证检索精度； 该模型结合了预训练编码器和细粒度级别的打分方式； 大规模的图像倒排索引使得检索非常高效，适合现实场景的跨模态检索。
+v：mala2255获取更多论文用于视频提问的视频图形转换器Transformer肖俊斌1、 2、 3，潘周1，蔡达成2、 3，颜水成11海AI实验室2Sea-NExT联合实验室，新加坡3新加坡国立大学计算机科学系[email protected]，...
在本文中，我们提出了一种新的图像文本检索技术，被称为鲁棒的视觉语义嵌入（RVSE），它由新的基于图像和文本的增强技术组成，称为图像语义保护增强（SPAugI）和文本增强（SPAugT）。在全局和局部跨模态混合相似性的...
0.960.020.470.440.610.3249530对齐和提示：带有实体提示的视频与语言预训练0Dongxu Li 1, 2，Junnan Li 1，Hongdong Li 2，Juan Carlos Niebles 1，Steven C.H. Hoi 101 Salesforce研究，2澳大利亚...
7905XMP-Font：用于少镜头字体生成的自监督跨模态预训练刘伟*刘方月*非丁倩何自力字节跳动有限公司，北京，中国[email protected]@[email protected]@gmail.com...
子问题: 如何提取并学习图像的特征表示，使之能够与文本有效结合，...之所以使用此解法，是因为冻结的图像编码器具有高质量的视觉表示，而Q-Former可以在不改变这些预训练模型的前提下，学习这些特征与文本之间的关联。
为了与时俱进，我们还从第四个角度对跨模态预训练的ITR方法进行了开创性的概述。最后，我们概述了ITR的通用基准数据集和评估指标，并对有代表性的ITR方法进行了准确性比较。本文最后还讨论了一些关键但研究不多的...
1634Airbert：用于视觉和语言导航Pierre-Louis Guhur1，Makarand Tapaswi2，Shizhe Chen1，Ivan Laptev1，...鉴于特定于领域的训练数据的稀缺性以及图像和语言输入的高度多样性，将VLN代理推广到看不见的环
5036××利用大规模视频转录提高徐宏伟*，韩天凯*，曾艳红*，孙玉冲*，刘蓓，杨欢，傅建龙，郭柏宁微软亚洲研究院{v-...在本文中，我们提出了一个新的高分辨率和D-多样化的VIdeo-LA语言预训练模型（HD-VILA）的许多视
AnyGPT的核心在于使用离散表示法，可以在不改变现有大规模语言模型的框架和训练方法的情况下毫不费力地纳入新的模态。AnyGPT 的核心在于使用离散表示法，可以在不改变现有大规模语言模型的框架和学习方法的情况下...
本文为了解决这一缺陷，提出了一种基于循环注意记忆网络的迭代匹配与循环注意记忆(IMRAM)方法，以渐进的方式探索图像和文本之间的细粒度对应关系，具有两个特点:(1)具有跨模态注意单元的迭代匹配方案，以对齐来自...
图像-文本双向检索在很大程度上依赖于每个图像-文本对的联合嵌入学习和相似性度量。先前的工作很少同时探索模态之间的语义对应和单一模态的语义关联。在这项工作中，我们提出了一个统一的上下文感知注意力网络工作...
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