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浅读LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

这篇文章提出的模型在视觉问答（VQA，GQA）上得到了最好的结果，甚至今年后续以此为基础或对照的的文章都没有超越这个结果。论文中很多地方提到这一方法是用到了BERT模型的方法（BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding）参考博客：博客整个模型，作者意图是将其称为预训练，输出的视觉，语言和跨模态结果

是尘埃呀！·2022-12-20 18:32

2019LXMERT：Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

因此，我们提出LXMERT(从Transformers中学习跨模态编码器表示)框架来学习视觉和语言的连接。

weixin_42653320·2022-12-20 18:02

LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

目录ModelArchitecturePre-TrainingStrategiesExperimentalSetupandResultsReferencesLXMERT:LearningCross-ModalityEncoderRepresen-tationsfromTransformersModelArchitectureInputEmbeddings:inputembeddinglayers负

连理o·2022-12-20 18:01

LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers 论文笔记

文章目录1.文章概要2.模型体系结构2.1InputEmbeddings2.2编码器2.3输出表示3.预训练任务3.1LanguageTask:MaskedCross-ModalityLM3.2VisionTask:MaskedObjectPrediction3.3跨模态任务4.实验结果文章下载地址：.1.文章概要视觉-语言推理需要对视觉概念、语言语义有一定的理解，尤其还需要能在这两个模态之间进行

小有名气的可爱鬼·2022-12-20 17:31

EMNLP 2019 LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

动机视觉语言推理要求对视觉内容、语言语义以及跨模态的对齐和关系进行理解。过去已有大量的工作，分别开发具有更好的表示方法的骨干模型，用于语言和语音的单一模态。对于现有的视觉内容，人们已经开发了几个骨干模型，并在大型视觉数据集上显示了它们的有效性。开拓性工作还通过在不同任务上微调这些预训练的（特别是在ImageNet上）骨干模型来显示它们的泛化性。在语言理解方面，去年，本论文在构建具有大规模语境化语言

smile909·2022-12-20 17:00

lxmert:learning cross-modality encoder representations from transformers

LXMERT:LearningCross-ModalityEncoderRepresentationsfromTransformers论文笔记_小有名气的可爱鬼的博客-CSDN博客视觉-语言推理需要对视觉概念、语言语义有一定的理解，尤其还需要能在这两个模态之间进行对齐、找到关系。作者们提出了LXMERT框架来学习这些语言和视觉的联系，它含有三个编码器：一个对象关系编码器、一个语言编码器和一个跨模态

Kun Li·2022-12-20 17:00

＜＜多模态预训练and视觉问答＞＞2019：LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

目录摘要：一、介绍二、模型结构2.1InputEmbeddings2.2Encoders2.3OutputRepresentations三、预训练策略3.1Pre-TrainingTasks3.1.1LanguageTask:MaskedCross-ModalityLM3.1.2VisionTask:MaskedObjectPrediction3.1.3Cross-ModalityTasks3.2

金克丝、·2022-12-20 17:28

【论文笔记】LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers

Vision-and-languagereasoningrequiresanunderstandingofvisualconcepts,languagesemantics,and,mostimportantly,thealignmentandrelationshipsbetweenthesetwomodalities.做视觉文本的理解任务，需要模型能理解视觉概念和文本语义信息，但最重要的是视觉和文

烫烫烫烫的若愚·2022-12-20 17:56

LXMERT: Learning Cross-Modality Encoder Representationsfrom Transformers

LXMERT:学习Transformer的跨模态编码器表示一、创新点构建了一个大规模Transformer模型，该模型由3个编码器组成：（1）对象关系编码器（objectrelationshipencoder）（2）语言编码器（languageencoder）（3）跨模态编码器（cross-modalityencoder）然后用大量的图像-句子对对模型进行预训练,用来学习模态内和跨模态关系。二、方

pinkshell_1314·2022-12-20 17:23

transformers 库

QuicktourUnderthehood:pretrainedmodels创建model和tokenizer使用from_pretrained()方法创建modelandtokenizerfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForSequenceClassificationmodel_name="distilbert-base-uncased

pospre·2022-12-20 15:27

python transformers_PyTorch-Transformers:最先进的自然语言处理库(附带python代码)

借助于被HuggingFace称为PyTorch-Transformers目前最先进的NLP工具。我们可以简单地用Python

weixin_39840606·2022-12-20 15:27

python transformers_Transformers 简介（上）

作者|huggingface编译|VK来源|GithubTransformers是TensorFlow2.0和PyTorch的最新自然语言处理库Transformers(以前称为pytorch-transformers

weixin_39860757·2022-12-20 15:27

transformers官方文档翻译——GET STARTED

文章目录TransformersContentsGETSTARTED快速浏览使用管道执行任务Underthehood:预训练模型tokenizer预处理使用模型模型的保存和PyTorch、TensorFlow相互加载两种模型加载方式（Accessingthecode）自定义模型安装缓存模型离线模式下载模型和tokenizer，离线使用您想在移动设备上运行Transformer模型吗？Philoso

神洛华·2022-12-20 15:26

Transformers库学习-part1

文章目录C0SetupC1TransformersmodelsWorkingwithpipelinesZero-shotclassificationHowdoTransformerswork?TransformersarelanguagemodelsTransformersarebigmodelsTransferLearningGeneralarchitectureAttentionlayersT

莩甲柚·2022-12-20 15:24

Hugging Face 的 Transformers 库快速入门（二）模型与分词器

文章目录前言模型加载模型保存模型分词器分词策略加载与保存分词器编码与解码文本处理多段文本Padding操作Attentionmasks直接使用分词器编码句子对前言在上一篇文章《开箱即用的pipelines》中，我们通过Transformers

liu_chengwei·2022-12-20 15:22

Transformers资料汇总！从原理到应用

Transformers加速了自然语言处理(NLP)任务的新技术和模型的发展。虽然它主要用于NLP任务，但现在它被大量应用于处理计算机视觉任务。这使它成为一个非常重要的技术。

Datawhale·2022-12-20 15:21

Transformers 库的基本使用

本内容主要介绍Transformers库的基本使用。1.1Transformers库简介 Transformers库是一个开源库，其提供的所有预训练模型都是基于transformer模型结构的。

空杯的境界·2022-12-20 15:20

中文自动文本摘要生成指标计算，Rouge/Bleu/BertScore/QA代码实现

代码中均为transformers库中计算代

道天翁·2022-12-20 12:03

Huggingface Transformers库学习笔记（一）：入门（Get started）

前言Huggingface的Transformers库是一个很棒的项目，该库提供了用于自然语言理解(NLU)任务(如分析文本的情感)和自然语言生成(NLG)任务(如用新文本完成提示或用另一种语言翻译)的预先训练的模型

11好好学习，天天向上·2022-12-20 09:05

datawhale课程《transformers入门》笔记5：BERT代码总结

如何应用BERT文章目录如何应用BERT1.BERT代码总结：1.1BertTokenizer（Tokenization分词）1.2BertModel1.3BertEmbeddings1.4BertEncoder1.4.1BertAttention1.4.2BertIntermediate1.4.3BertOutput1.5BertPooler1.6总结尝试BERT的最佳方式是通过托管在Goo

神洛华·2022-12-20 09:34

datawhale课程《transformers入门》笔记4：BERT代码讲解

BERT代码实现文章目录1-Tokenization分词-BertTokenizer1.1Tokenization代码1.2Tokenization代码讲解2-Model-BertModel2.1BertModel前向传播过程2.2BertPreTrainedModel完整代码2.3BertEmbeddings3BertEncoder3.2BertAttention3.3BertSelfAtten

神洛华·2022-12-20 09:33

Transformers学习笔记1. 一些基本概念和编码器、字典

Transformers学习笔记1.一些基本概念和编码器、字典一、基本概念1.HuggingFace简介2.Transformers（1）简介（1）预定义模型（2）使用方法3.Datasets查看有哪些公开数据集方法

编程圈子·2022-12-20 09:00

【BIT】Remote Sensing Image Change Detection With Transformers

论文地址：BIT论文代码地址：BIT代码1.摘要2.网络结构2.1主网络2.2语义标记模块（SemanticTokenizer）

zy_destiny·2022-12-20 07:34

CodeGeeX：Tab 一下，代码生成！

一、原理模型CodeGeeX是一个基于transformers的大规模预训练编程语言模型。它是一个从左到右生成的自回归解码器，将代码或自然语言标识符（token）作为输入，预测下一个标识符的概率分布。

·2022-12-19 17:36

医疗Transformer应用综述

医疗Transformer应用综述TransformersinMedicalImaging:ASurveyAbstract在自然语言任务上取得了前所未有的成功后，Transformers已成功地应用于若干计算机视觉问题

麻花地·2022-12-19 11:57

解决Transformers ‘BertTokenizer‘ object is not callable

低于3.0.0不能直接使用#tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(model_path)tokenizer(raw_input,**kwargs)直接卸载低版本transformers

dognoline·2022-12-19 09:46

#今日论文推荐# 超越 ConvNeXt、RepLKNet | 看 51×51 卷积核如何破万卷

wwwsxn·2022-12-19 01:00

预训练模型：BERT

0.引言BERT全称为BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers（来自Transformers的双向编码器表示），是谷歌2018年发表的论文中1

HadesZ~·2022-12-18 16:28

BART: Bidirectional and Auto-Regressive Transformers

1简介BART:BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers.本文根据2019年《BART:DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration,Translation,andComprehension》翻译总结。BERT是双向encoder，GPT是left-to-ri

AI强仔·2022-12-18 13:07

【论文精度】生成式预训练模型——BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）

【论文精度】生成式预训练模型——BART（BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers）论文：BART引用：【知乎】生成式预训练之BART对于文本理解任务（NaturalLanguageUnderstanding），语言预训练模型+下游任务fine-tune基本上已经取得了很好的效果。将BERT等预训练语言模型应用于文本生成任务（NaturalLangua

marasimc·2022-12-18 12:31

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding

题目：BERT：用于语言理解的深度双向transformers的预训练作者：JacobDevlinMing-WeiChangKentonLeeKristinaToutanova发布地方：arXiv面向任务

SU_ZCS·2022-12-18 09:24

【论文阅读笔记】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT的出现使我们终于可以在一个大数据集上训练号一个深的神经网络，应用在很多NLP应用上面。BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding深的双向Transformer摘要（Abstract）：与别的文章的区别是什么？效果有多好？与ELMo的区别：ELMo基于RNN，双向，在运用到下游的任务时需要做

我已经吃饱了·2022-12-18 09:24

2019-BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

文章目录1.Title2.Summary3.ProblemStatement4.Method(s)4.1BERT4.1.1ModelArchitecture4.1.2Input/OutputRepresentations4.2Pre-TrainingBERT4.2.1MaskedLanguageModel(MLM)4.2.2NextSentencePrediction(NSP)4.3Fine-tu

小毛激励我好好学习·2022-12-18 09:50

4:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 的自我理解

1.Abstract论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdfBert最近很火，主要用于表示转换器的双向解码器表示。是一个预训练的语言表征模型。以往的方法都是采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练。bert采用的是maskedlanguagemodel（MLM），目前在NLP很多领域的预处理都采用了bert。并且很多都超过了

热爱文学的码农·2022-12-18 09:18

论文阅读——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingAbstract作者引入了一种新的语言表示模型BERT，只需增加一个输出层，就可以对预先训练的BERT模型进行微调，无需对特定于任务的架构进行重大修改。1Introduction语言模型预训练已经证明对很多下游NLP任务有帮助，比如：自然语言推理，释义（通

Trigger_2017·2022-12-18 09:18

[文献阅读]——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Muasci·2022-12-18 09:47

读论文:BERT Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

文章目录0.Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Bert模型3.1预训练Bert3.2微调BertBert之前预训练大多用于cv，Bert的出现让预训练在nlp领域大显身手，浅谈一下读这篇论文的理解0.Abstract首先来看标题，Pre-training预训练，深度双向的transformer，针对一般的语言理解任务来做预训练。1.Introduction预

琦琦酱_·2022-12-18 09:46

文献阅读——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

这次看到的这篇文献是关于BERT的模型开山设计的文献，通过这篇文献正式了解了有关于BERT的模型设计的起源以及为何设计这个模型，这个模型相比较于之前的模型做了什么改进，这个模型主要是做什么的，通过什么方式进行改进这个模型的，这个模型处理了什么下游任务等等BERT是一个语言模型，这个语言模型主要是用了进行“表示学习”的。得以于它的强大的表示学习能力；通过预训练得到的BERT模型，通过在特定任务的数据

奋斗的海绵·2022-12-18 09:44

医学图像分割框架

MICCAI2021]CoTr:EfficientlyBridgingCNNandTransformerfor3DMedicalImageSegmentation2、TransUNet：用于医学图像分割的Transformers

c_daofeng·2022-12-18 07:43

使用transformers框架导入bert模型提取中文词向量

导言在笔者的上一篇文章大白话讲懂word2vec原理和如何使用中提到了如何将词语转变成计算机能够识别的语言，即将文本数据转换成计算机能够运算的数字或者向量这个概念，并详细阐述了word2vec这个模型的原理，如何在gensim框架下使用word2vec将单词转变成一个能够表达单词特征的向量。但是在gensim框架下使用word2vec模型提取特征向量之前，需要准备一些场景中的语料，同事也需要对语料

肥宅程序员aka不会游泳的鱼·2022-12-17 17:38

预训练语言模型概述（持续更新ing...）

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录最近更新时间：2022.10.9最早更新时间：2022.10.8文章目录1.万物起源-文本表征和词向量2.万恶之源transformers3.训练目标4.NoisingFunctions5

诸神缄默不语·2022-12-17 09:25

文献阅读：Training data-efficient image transformers & distillation through attention

Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention1.四个问题要解决什么问题解决Transformer在图像分类问题中对数据集的限制用什么方法解决作者提出DeiT，一种图像transformers

MRzzyy·2022-12-16 19:22

【Bert + BiLSTM + CRF】实现实体命名识别，最少的代码实现功能，简单易用

【Bert+BiLSTM+CRF】实现实体命名识别，最少的代码实现功能，简单易用基于Transformers,pytorch-crf,torch.nn实现NLP的实体命名识别ner功能，此文章仅供刚入门

Sito_zz·2022-12-16 14:58

论文译文——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

晴晴_Amanda·2022-12-16 12:19

[nlp] Bert 冻结参数，打开训练emb

知乎2020-11-16-使用预训练模型|思建的NLP之旅对抗训练的理解，以及FGM、PGD和FreeLB的详细介绍__illusion_的博客-CSDN博客_freelb使用huggingface的Transformers

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-12-16 10:18

论文笔记--3D Human Pose Estimation with Spatial and Temporal Transformers（用空间和时间变换器进行三维人体姿势估计）

用空间和时间变换器进行三维人体姿势估计摘要 Transformer架构已经成为自然语言处理中的首选模型，现在正被引入计算机视觉任务中，如图像分类、物体检测和语义分割。然而，在人类姿势估计领域，卷积架构仍然占主导地位。在这项工作中，我们提出了PoseFormer，这是一种纯粹的基于变换器的方法，用于视频中的三维人体姿势估计，不涉及卷积架构。受视觉变换器最新发展的启发，我们设计了一个空间-时间变换器

愤怒的potato·2022-12-16 09:29

减小模型训练成本的视频动作识别 Efficient Video Transformers with Spatial-Temporal Token Selection 论文精读笔记

减小模型训练成本的视频动作识别EfficientVideoTransformerswithSpatial-TemporalTokenSelection论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1VisionTransformers3.2EfficientVideoRecognition3.3DifferentiableTokenSelection四、Spatial-TemporalTok

乄洛尘·2022-12-16 08:36

ViT论文学习笔记

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》《每个图片都可以看作16x16的方格（patch），用于大规模图像识别的Transformers

一云烟雨·2022-12-16 08:03

论文精读：VIT - AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

ABSTRACT虽然Transformer架构已经成为自然语言处理任务的实际标准，但它在计算机视觉中的应用仍然有限。在视觉中，注意力要么与卷积网络结合应用，要么用于替换卷积网络的某些组成部分，同时保持它们的整体结构。我们证明了这种对cnn的依赖是不必要的，而一个直接应用于图像补丁序列的纯Transformer可以很好地执行图像分类任务。当对大量数据进行预训练，并转移到多个中型或小型图像识别基准数据

樱花的浪漫·2022-12-16 07:24

BERT Sentence embedding基于bert的句子级别的向量表示

[CLS]token对应的encoding最原始的方法，使用模型的[CLS]token对应的encoding，可以看huggingface的transformers首页的quicktour有简单的ex

Yolo_C·2022-12-16 07:52

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