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《论文阅读》ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

《论文阅读》ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

      • 简介
      • 解决的问题
      • 模型构架
      • 数据集
      • 实验分析
      • 创新点

出版： Proceedings of the 38 th International Conference on Machine Learning, PMLR

时间：2021

类型：多模态融合

特点：不使用特征抽取，借鉴ViT思路直接使用Patch projection，极大提高模型效率

作者：Wonjae Kim, Bokyung Son, Ildoo Kim

第一作者机构：NAVER AI Lab, Seongnam, Gyeonggi, Republic of Korea.

简介

视觉和语言预训练（VLP）提高了各种视觉和语言联合下游任务的性能。目前的VLP方法在很大程度上依赖于图像特征提取过程，其中大部分涉及区域超视距（如目标检测）和卷积结构（如ResNet）。但我们发现它在以下两个方面存在问题：（1）效率/速度，简单地提取输入特征需要比多模态交互步骤多得多的计算；（2

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