Image-Label数据中,对应类别的图文为正样本;Image-Text中对角线为正样本。...2 损失函数 在上述矩阵的基础上,可以利用对比学习的思路构建融合Image-Label和Image-Text两种数据优化函数。...Image-Text引入对Image-Label效果提升:对于上面3行和下面3行,下面3行引入额外Image-Text数据的图像分类效果要显著优于只使用图像分类数据的效果。...Image-Label引入对Image-Text效果提升:通过下面实验对比,引入Image-Label对Image-Text效果有一定提升作用。...5 总结 本文介绍了融合Image-Text和Image-Label两种数据的的多模态训练新方式,充分利用了不同的图像-文本数据,信息相互补充,相比单独使用一个数据取得非常好的效果。
Image-Text Contrastive Learning,采用CLIP文章中的INfoNCE Loss追求Image和Text之间的交互信息最大化Image-Text Matching,预测图文是否匹配...pseudo-target额外监督,降低了图文匹配训练时噪音对模型的干扰2.特征融合的方式:one-stream单流网络,比较常规如VILT,适用于分类等相关的任务图片two-stream双流网络,往往是图文Image-Text...图片CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)可以说是一篇开创性的工作,使用Image-Text Contrastive Learning的方式进行自监督训练...等通过寻找图文信息的关联系进行自监督训练的,如:CLIP、CLIP4CLIP、BLIP等WRA:Word-Region Alignment将文本Token与图像RoI进行匹配,如UNITER中提到的WRA图片ITC:Image-Text...Contrastive Learning图像文本对比学习,用于将图像文本特征对齐,如ALBFE,CLIP等ITM:Image-Text MatchingImage-Text Matching预测了一对图像文本对是否匹配参考文献
1 多模态模型结构上的统一 论文题目:CoCa: Contrastive Captioners are Image-Text Foundation Models 下载地址:https://arxiv.org...下图反映了两种训练模式的差异,Image-Label以离散label为目标,将相同概念的图像视为一组,完全忽视文本信息;而Image-Text以图文对匹配为目标,每一对图文可以视作一个单独的label,...本文的核心方法是在数据格式上进行统一,以此实现同时使用Image-Text和Image-Label数据的目标。这两种类型的数据可以表示成一个统一的形式:(图像,文本,label)三元组。...Image-Label数据中,对应类别的图文为正样本;Image-Text中对角线为正样本。...Image-text matching (ITM):图像和文本的匹配loss,和对比学习loss类似,用于学习样本全局的表示。
Stacked Cross Attention for Image-Text Matching(基于叠加跨注意力机制的图像文本匹配) ---- ---- 作者:Kuang-Huei Lee,Xi Chen...,Gang Hua,Houdong Hu,Xiaodong He 摘要:In this paper, we study the problem of image-text matching....words in sentences allows to capture fine-grained interplay between vision and language, and makes image-text...the full latent alignments using both image regions and words in sentence as context and infer the image-text
2、从数据角度来看,大多数sota的方法,如CLIP, ALBEF, SimVLM 都是对从网上收集的图像-文本对(image-text pair)进行预训练。...该模型与三个视觉语言目标共同进行预训练,即图像-文本对比学习(image-text contrastive learning)、图像-文本匹配(image-text matching)和图像-条件语言建模...1、图像-文本对比损失(Image-Text Contrastive Loss, ITC)激活了单模态编码器,目的是通过促进正向的图像-文本对与负向的图像-文本对有相似的表示,来对齐ViT和text Transformer...2、图像-文本匹配损失(Image-Text Matching Loss, ITM)激活了以图像为基础的文本编码器。它的目的是学习图像-文本的多模态表示以捕捉视觉和语言之间的细粒度对齐。
CLIP模型采用经典的双塔结构,两个塔对文本信息和图像信息分别编码,输入数据是从多个渠道获取的图片和对应描述的image-text对,利用对比学习让相似的图像和文本表示近,不同的图像和文本表示远,进而起到文本和图像模态拉起到同一特征空间的作用...为了让BART能够学到CLIP中的跨模态知识,文中将预训练CLIP模型的参数fix不变,引入Text-Text Distance Minimization和Image-Text Contrastive...Text Encoder侧取分类token的表示,BART Encoder取所有token表示的average pooling,并使用一个全连接将其映射到CLP中的多模态特征空间,公式表述如下: Image-Text
多媒体团队在arXiv上也同样发表了一篇将BERT应用到视觉中的论文《ImageBERT: Cross-modal Pre-training with Large-scale Weak-supervised Image-Text...为了确保文字和图片在语义上是相关的,作者利用少量image-text监督数据,训练了一个弱image-text语义模型来预测在语义上是否相关。...用这个模型从十亿规模的image-text 对中过滤掉相关性不高的数据,从而生成的数据集LAIT(Large-scale weAk-supervised Image-Text),其中包含了 一千万张图片...Language Modeling)、掩码对象分类(Masked Object Classification)、掩码区域特征回归(Masked Region Feature Regression)、图文匹配(Image-Text...在图文匹配任务中,其主要目标是学习图文对齐(image-text alignment)。
Image-Text Representations 对于图像文本表示,作者concat了图像和文本的输入向量,形成图像-文本输入表示 image.png 2.2 Mixture-of-Modality-Experts...2.3 Pre-Training Tasks VLMo通过对图像和文本表示的图像-文本对比学习(image-text contrastive learning)、掩码语言建模(masked language...modeling)和对具有共享参数的图像-文本对表示的图像-文本匹配(image-text matching)进行联合预训练。...Image-Text Contrast [I_CLS] token和[T_CLS] token的最终输出向量分别被用作图像和文本的聚合表示。...Image-Text Matching 图像-文本匹配旨在预测图像和文本是否匹配。
其中一个重要原因是视频-文本(Video-text pairs)数据的标注困难,导致数据量相比图片文本(Image-text pairs)数据集如LAION-5B差了几个数量级(典型的文本视频对数据集WebVId10M...具体地,网络模型结构上图所示,整个模型分为两个分支,一个motion分支利用Text-free videos来学习运动动态,一个content分支利用大规模地image-text pairs来学习表观信息...在测试过程中,则可以直接利用文本作为引导,生成平滑高质量的视频,这是因为image-text中包含丰富的运动意图,这些运动意图信息通过3D-UNet模块中的时序模块注入运动动态后,就可以实现视频生成了。
参考资料 http://jingyan.baidu.com/article/20b68a885a3607796cec622c.html http://www.centoscn.com/image-text
94.4 50.5 78.7 87.1 Pixel-BERT63.6 87.5 93.6 50.1 77.6 86.2 四、文献 [1] Lee, Stacked Cross Attention for Image-Text...Matching, ECCV 2018. [2] Wang, Position Focused Attention Network for Image-Text Matching, IJCAI 2019.... [3] Qi, ImageBERT: Cross-modal Pre-training with Large-scale Weak-supervised Image-Text Data, 2020....Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks, CVPR, 2015. [6] Wang, PFAN++: Bi-Directional Image-Text
loss Lintra (right) takes features after VL fusion and compute loss over region-word pairs within each image-text...Linter takes features before VL fusion and compute loss over all region-word pairs across a batch of image-text
预训练下游任务:image-text retrieval,zero-shot image-text retrival。...值得注意的模型细节 仍然是尝试masked图片局部和masked文字建模,与image-text pair。
代码将在https://github.com/farewellthree/STAN Image-text pretrained models, e.g., CLIP, have shown impressive...general multi-modal knowledge learned from large-scale image-text data pairs, thus attracting increasing...modeling in the context of image-to-video knowledge transferring, which is the key point for extending image-text
Spatial Instruction Tuning on Region-Text Pairs 基于 LLM 的开源多模态大模型的训练方法一般是在 image-text pairs 数据上 instruction...幸运的是,开源数据集中已经有一些 region-text pairs 数据,虽然数量上远小于 image-text pairs 数据,但是对提高多模态模型的区域级理解和推理能力有很大帮助。...image-text pairs 也可以转化为用于 spatial instruction tuning 的训练数据,具体做法是,通过一个预训练的通用物体检测器从图像中提取多个物体框作为 spatial
2.1 图文对比学习 Image-Text Contrastive Learning (ITC) (1) 目的:学习对齐图像特征和文本特征,使得它们的互信息最大化; (2) 过程: ① 对齐image...2.3 图文匹配 Image-Text Matching (ITM) (1) 目的:学习图像与文本表示之间细粒度的对齐。...Representation Learning png-06 5.2 Image Captioning png-07 5.3 Visual Question Answering png-08 5.4 Image-Text
UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning 结构和其他的一样,预训练任务采用了四个:MLM;MRM,把某区域特征换为全0,然后去恢复它,mlm...预训练用了masked language modeling、image-text matching,以及masked visual modeing,MVM是随机mask掉某个物体的所有网格,然后预测这些网格属于的类别...encoder和fusion encoder,可以分别适用于不同的下游任务,比如检索任务用dual、需要跨模态语义信息的分类任务用fusion;预训练任务分阶段进行,image-only、text-only、image-text...三个:Image-Text Contrast,一个batch的图片、文本作对比学习,对角线上是正样本对(这是一般的方法,但本文的方法分为图片对文本、文本对图片的相似度,没太看懂);MLM;ITM。
ImageBERT: Cross-modal pre-training with large-scale weak-supervised image-text data(2020)的模型结构和之前都一样...本文采用了基于弱监督的大规模数据构造方法:从网站上获取image和text,然后用一个已经使用少量数据训练好的打分模型打分,筛选大于某个阈值的样本对作为正image-text样本对,并且进行了去重等操作...UNITER: Universal image-text representation learning(ECCV 2020)这篇文章模型结构同上,主要是预训练任务增加了Word Region Alignment...首先,作者构建了海量的图片-文本对,从多个数据集中筛选出图像和对应的图像标注为自然语言的数据,构造了image-text pair。这些数据会作为预训练的输入,用来学习文本和图片的匹配任务。
Xiang, Yi-Zhe Song 单位 | 萨里大学;伦敦玛丽女王大学;爱丁堡大学、 跨模态图像-文本检索 [9].Context-Aware Attention Network for Image-Text...labyrinth7x/CAAN(尚未) [10].IMRAM: Iterative Matching With Recurrent Attention Memory for Cross-Modal Image-Text
在这里,除了常用的图文匹配(image-text matching)和掩码语言建模(masked language modeling)任务外,作者还提出了基于对象的掩码视觉建模任务(object-based...因此,采用如下的交叉熵损失: Image-Text Matching (ITM) 在ITM中,训练多层Transformer,并基于最终层[CLS] token表示来区分输入图文对是否在语义上匹配。...Downstream Tasks Image-Text Retrieval 从上表可以看出,在一阶段的方法中,基于图文检索任务,本文的方法达到了SOTA的性能,甚至超过了一些二阶段的方法。
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