今天要和大家分享的论文是来自Facebook的『Embedding based Retrieval in Facebook Search』。
多模态对比表示（multi-modal contrastive representation, MCR）的目标是将不同模态的输入编码到一个语义对齐的共享空间中。
作者丨房庆凯 1 前言 在这个信息全球化的时代，人们能够通过互联网轻松接触到来自世界各地的信息，了解异国他乡的风土人情。然而，语言不通常常成为我们网上冲浪过程中的最大阻碍。幸运的是，近年来迅猛发展的机器翻译技术已经能够在很大程度上帮助人们打破语言屏障，理解各种语言背后的信息。但随着互联网时代信息的呈现方式愈加丰富多样，例如声音、视频、直播等，简单的文本翻译已经不再能够满足人们的日常需求。 在这样的背景下，语音翻译技术应运而生。语音翻译，即将一种语言下的语音翻译为另外一种语言下的语音或文字，在当下有着广泛
机器之心发布 作者：香港大学、腾讯ARC Lab 本文提出了一个全新的借口任务用于视频文本预训练，叫做多项选择题（MCQ）。通过训练辅助的BridgeFormer根据视频内容回答文本构成的选择题，来学习细粒度的视频和文本特征，并实现下游高效的检索。该研究已被 CVPR 2022 收录为 Oral。 用于文本视频检索的多模态预训练工作主要采用两类方法：“双流”法训练两个单独的编码器来约束视频级别和语句级别的特征，忽略了各自模态的局部特征和模态间的交互；“单流”法把视频和文本联结作为联合编码器的输入来进行模态间
在条码设计软件中设计条形码的时候，我们可以发现条形码和条码文字之间的距离有些紧密，为了美观，我们可以调整一下条形码与条码文字的间距，具体操作如下：
CSS Font(字体)属性用来定义字体系列:大小,粗细和文字样式(如斜体).
自从2018年bert在NLP领域声名鹊起，通过预训练在n多NLP任务中刷榜，成功发掘出了transformer的潜力，众多研究者就看到了多模态发展的新的机会——使用大量数据做预训练。因为从updn模型开始，多模态这面普遍把图片提取成区域特征序列做后续处理，这样的话多模态是视觉和文本特征序列，NLP中是文本特征序列，没什么本质差异，自然可以把预训练搬过来，一系列多模态transformer预训练的文章应运而生。举个栗子：LXMERT、VLBERT、ViLBERT、UNITER、UNIMO、OSCAR、VisualBert、VLP、今年的ViLT、VinVL、SOHO、SimVLM、METER等等，以及没有使用预训练也达到很好效果的MCAN。
今天跟大家推荐一个刚刚开源的使用tf.Keras深度学习技术构建图像搜索引擎的开源项目，对于了解基于文本查询和基于图像查询的图像搜索都很有价值。
机器之心报道 编辑：王楷 本文提出了一个统一的框架，其中包括文本到图像生成模型和图像到文本生成模型，该研究不仅为改进图像和文本理解提供了见解，而且为多模态模型的融合提供了一个有前途的方向。 多模态研究的一个重要目标就是提高机器对于图像和文本的理解能力。特别是针对如何在两种模型之间实现有意义的交流，研究者们付出了巨大努力。举例来说，图像描述（image captioning）生成应当能将图像的语义内容转换输出为可被人们理解的连贯文本。相反，文本 - 图像生成模型也可利用文本描述的语义来创建逼真的图像。 这就
text2vec, chinese text to vetor.(文本向量化表示工具，包括词向量化、句子向量化)
本文分享论文『CPT: Colorful Prompt Tuning for Pre-trained Vision-Language Models』，由清华刘知远团队提出跨模态预训练 Prompt Tuning（CPT）刷爆少样本REC任务！
当涉及到自然语言处理（NLP），数据处理是整个NLP工作流程中的关键环节之一。数据处理涉及到从不同的来源获取、清理和准备文本数据，以便用于训练和评估NLP模型。本文将深入探讨NLP数据处理的重要性、数据预处理步骤、常见的文本清理技巧以及如何利用Python工具来进行数据处理，以及一些高级的NLP数据处理技术。
文本视频检索是一项具有挑战性的任务，其目的是基于自然语言描述搜索相关的视频内容。这个问题的关键是在联合嵌入空间中测量文本视频的相似性。然而，大多数现有的方法只考虑全局交叉模态相似性，忽略局部细节。有些作品通过跨模态局部匹配和推理结合了局部比较。这些复杂的操作会带来巨大的计算量。
作者 | Youness Mansar 编译 | VK 来源 | Towards DataScience 动机 想象一下，如果有数十万到数百万张图像的数据集，却没有描述每张图像内容的元数据。我们如何建
本文整理了3月10日arXiv更新的 6 篇CVPR2022的论文，简单介绍了FaceBook最新的工作《FlexIT: Towards Flexible Semantic Image Translation》
在谈论self attention之前我们首先认识一下以KQV模型来解释的Attention机制。
图像检索是一项重要的计算机视觉任务，它旨在根据用户的输入（如图像或关键词），从图像数据库中检索出最相关的图像。图像检索技术在许多领域中有着广泛的应用，如图像搜索引擎、图像版权认证、医学影像分析等。 这篇博客将带您入门图像检索的基本概念、方法和常用的技术。
随着互联网上多媒体数据的增长，视频文本检索已经成为一个热门的研究课。用于视频文本学习的Transformer因其良好的性能而受到越来越多的关注。然而，现有的跨模态Transformer方法通常受到两个限制：
向量相似性搜索是从特定嵌入空间中的给定向量列表中找到相似的向量。它能有效地从大型数据集中检索相关信息，在各个领域和应用中发挥着至关重要的作用。
无监督的大规模视觉语言预训练在各种下游任务上显示出不错的进步。现有方法通常通过每个模态的全局特征的相似性来模拟跨模态交互，或者通过视觉和文本token的交叉/自注意力来模拟细粒度交互。然而，交叉/自注意力在训练和推理方面的效率较低。
知识库是企业经营过程中的面向客户和内部员工的知识沉淀文档库，里面包含各类教程、问答、案例等，知识库的检索匹配是自然语言处理(NLP)中一个重要的基础问题，本质是进行文本语义的相似计算，也就是语义匹配，我们很多领域的任务都可以抽象为知识库的匹配检索任务，例如检索引擎、智能客服、知识检索、信息推荐等领域。
k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。
当涉及到自然语言处理（NLP）中的信息检索与文本挖掘时，我们进入了一个旨在从大量文本数据中发现有价值信息的领域。信息检索涉及从文本数据中检索相关信息，而文本挖掘则旨在自动发现文本中的模式、趋势和知识。
iOS的UIButton是一个非常常见而且常用的控件，我们一般用他来实现某个功能的提交以及选择操作。我们可以建立只有文字的Button，也可以建立只有图片的Button，具体的需求要看界面设计的具体情况。有时候我们希望应用的界面元素是丰富多彩的，有时候希望建立一个图文结合的控件来响应用户的手势操作，因此建立一个即有图片也有文字的按钮来实现功能，这个只需要分别调用UIButton的setTitle:forState:和setImage:forSate:两个方法就可以实现具有图片和文字功能的按钮。但是系统默认的图文结合的按钮布局是：图片在左边而文字在右边，而且整体水平和垂直居中。比如下面这个图文按钮：
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
1）首先将模型对象的始化。通Gensim模型接受一段训练集（注意在Gensim中，语料对应着一个稀疏向量的迭代器）作为初始化的参数。
本文是对PDF Explained(by John Whitington)第六章《Text And Fonts 》的摘要式翻译，并加入了一些自己的理解。
CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training，是OPAI推出的采用对比学习的文本-图像预训练模型。CLIP惊艳之处在于架构非常简洁且效果好到难以置信，在zero-shot文本-图像检索，zero-shot图像分类，文本→图像生成任务guidance，open-domain 检测分割等任务上均有非常惊艳的表现，本文将对CLIP做一些初步的介绍。
01 — 搜索基本过程 对于网页搜索，传统的过程可以理解为：用户提交POST，搜索引擎返回RESPONSE。最开始的搜索过程，用户基本上是提供关键词，然后搜索引擎进行字符串匹配，给出一些含有这些关键词的候选集网页candidates，然后采用rank模型进行排序，将得分最高的网页靠前显示给用户（当然，某些给了钱做广告的网页就是例外了）。 然而，现在的用户搜索越来越口语化和知识化，搜索引擎慢慢也向QA（问答系统）进行转变，不再仅仅是字符串匹配的过程了。例如用户搜索“刘德华”的妻子这个问题，搜
在本文中，作者提出了CLIP2Video网络，以端到端的方式将图像语言预训练模型转换为视频文本检索模型。视频和语言学习领域的主流方法试图从大规模视频文本数据集中提取时空视频特征以及视频和语言之间的多模态交互。
本文分享 ACL 2021 论文『UNIMO: Towards Unified-Modal Understanding and Generation via Cross-Modal Contrastive Learning』，由百度提出统一模态的预训练框架《UNIMO》、用不匹配的图文对也能进行多模态预训练？
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.17216.pdf
2019 年年底，图灵奖获得者 Bengio 曾指出，我们正处于从以感知智能为代表的深度学习“系统一”，向以认知智能为代表的深度学习 “系统二”过渡的时期。
HDFS是一种分部式的文件系统，在他出现以前就已经存在了很多中分布式文件系统，但是他们都是部署在服务器上，需要高的POSIX接口，同时他们默认服务器是稳定的可以提供大量资源。
检索增强生成（RAG）应用程序通过将外部来源的数据集成到 LLM 中，擅长回答简单的问题。但他们很难回答涉及将相关信息之间的点连接起来的多部分问题。这是因为 RAG 应用程序需要一个数据库，该数据库旨在存储数据，以便轻松找到回答这些类型问题所需的所有内容。
那么此时就应该对应的修改其内边距，内边距也是属于对应的文本组件内容，那么其背景色也会被作用，如果是外边距则是表示对某个方向的距离，编写对应的距离并不会增加其这个元素的厚度，在此需要更高内边距：
作为2021年的重要里程碑，CLIP 一经问世便吸引了广大研究人员的关注。但是4亿的图片-文本对数据，数百张的GPU卡需求，让研究者望而生畏。
通过控制y参数可实现文字不同的垂直距离，这里的x，y并不代表默认横向坐标为0，纵向坐标为0的坐标，具体详解我觉得这篇博客解释的比较清楚，我们主要关注的是参数y的控制，y其实就是text的baseline，这里还需要解释text的杰哥基准线：
---- 新智元报道 来源：Google AI Blog 编辑：LRS 【新智元导读】从图像到生成文本、从文本生成图像，多模态模型的探索一直未停止。最近Google又出从文本到图像的新模型，75%的人类都说超过了传统的SOTA模型，直呼脑子里有画面了！ 文本到图像的自动合成（automatic text-to-image synthesis）是一个具有挑战性的研究课题，也逐渐引起了学界的重视，模型的训练输入只有文本，输出为一个图像。 这项研究能够让研究人员了解机器学习(ML)模型如何获得视觉属性，
在本文中，作者重新审视了迁移学习的简单范式：首先在一个大规模标记数据集（例如JFT-300M和ImageNet-21k数据集）上进行预训练，然后对目标任务上的每个训练权重进行精调任务，减少目标任务所需的数据量和优化时间。作者们拟议的迁移学习框架是BiT（大转移），由许多组件组成，包含了大量构建有效模型的必需组件，使其能够借助于大规模数据集学习到通用的、可迁移的特征表达。
作者团队提出了BLIP-2，它是一种通用且高效预训练的策略，能够基于现有的预训练image encoders和预训练大语言模型(两者的模型参数都冻结)进行图像和语言预训练(vision-languange pretraining)。BLIP-2能够基于一个两阶段预训练的轻量级Querying Transformer (简称: Q-Former) 缩小模态距离(图像与文本)。【Q-Former是一个轻量级的 transformer，使用一组可学习的检索向量(query vectors)从冻结的 image encoder 中来抽取图像特征。】
本篇文章分享论文『PyramidCLIP: Hierarchical Feature Alignment for Vision-language Model Pretraining』，由腾讯&上交&浙大（沈春华）提出PyramidCLIP，进行层次内语义对齐和跨层次关系对齐，ImageNet上Zero-Shot效果优于CLIP！
首先是最简单粗暴的算法。为了对比两个东西的相似度，我们很容易就想到可以看他们之间有多少相似的内容，又有多少不同的内容，再进一步可以想到集合的交并集概念。
一年前在知乎上关注过这么一个问题： 如何判断两段文本说的是「同一件事情」？- 知乎 https://www.zhihu.com/question/56751077
联邦学习（Federated Learning）是人工智能的一个新的分支，这项技术是谷歌于2016年首次提出，本篇论文第一次描述了这个概念！
在过去的一年里，大语言模型（LLM）以及ChatGPT等产品吸引了全世界的想象力，并推动了一波基于它们的新功能浪潮。向量和向量搜索的概念是支持推荐、问答、图像/视频搜索等功能的核心。
论文：Encoding Spatial Relations from Natural Language
这次要介绍的文章属于 CLIP 在医学图像上的一个应用，思路上不算是创新。CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一种多模态模型，这意味着它可以同时处理文本和图像数据。它的目标是将文本描述和图像内容关联起来，使得模型能够理解文本描述与图像之间的语义关系。它通过学习大量的文本和图像来获得对于语义理解的通用知识，这种通用知识可以在各种具体任务中进行微调，使得模型可以适应不同领域的任务。CLIP 使用对比学习的方法来训练模型。它要求模型将相关的文本描述和图像匹配在一起，而将不相关的文本描述和图像分开。这样，模型可以学习如何捕捉文本和图像之间的语义相似性。
随着智能音箱、语音助手等应用的出现，普通人也可以像科幻场景一样使用语音与机器进行交流。语音关键词检测是实现人机语音交互的重要技术，被广泛地应用于各类智能设备、语音检索系统当中。语音关键词检测可以分成两种，一种是用于设备唤醒、设备控制keyword spotting；一种是应用于语音文档检索的spoken termdetection，二者虽然名字类似，但从功能侧重和技术路线上都有所区别。本次分享介绍语音关键词检测的主要方法与最新进展。
自然语言处理的终极目标是让计算机理解人类所使用的语言。但是由于人类语言的多样性，语义的多样性等原因使得这一目标复杂度极高，目前还无法直接建模和解决。
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