ViLT

51-10 多模态论文串讲—ALBEF 论文精读

今天我们就来过一下多模态的串讲，其实之前，我们也讲了很多工作了，比如说CLIP，还有ViLT，以及CLIP的那么多后续工作。
深圳季连AIgraphX·2024-02-07 13:29

论文精讲目录

双流网络论文逐段精读【论文精读】I3D论文精读【论文精读】视频理解论文串讲（上）【论文精读】视频理解论文串讲（下）【论文精读】DETR论文精读【论文精读】DALL·E2（内含扩散模型介绍）【论文精读】ViLT
云淡风轻__·2023-10-19 11:44

视频预训练模型总结

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录vilbert(2019年)HeroUni-Perceiver(2021年)Data2vec(2022年)ViLT(2021ICML
UncleDrew_lsy·2023-10-09 01:30

【学习笔记】多模态综述

多模态综述前言1.CLIP&ViLT2.ALBEF3.VLMO4.BLIP5.CoCa6.BeiTv3总结参考链接前言本篇学习笔记虽然是多模态综述，本质上是对ViLT后多模态模型的总结，时间线为2021
HERODING77·2023-09-23 20:08

【论文精读】ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents前言Abstract1.Introduction2.Background2.1.TaxonomyofVision-and-LanguageModels2.2.ModalityInteractionSchema2.3.VisualEmbeddingSchemaRegionFeature
HERODING77·2023-09-23 20:07

多模态论文串讲(bryanyzhu老师)记录

文章目录回顾ViLT和CLIP序言ALBEF摘要方法实验VLMo引言方法实验BLIP引言实验CoCaBeiTv3摘要方法实验总结传统的多模态:检索,视觉问答(闭集,分类,开集,生成),视觉推理(判断文本能否描述图像
右边是我女神·2023-08-30 21:40

【多模态】26、视觉-文本多模态任务超详细介绍 「CLIP/LSeg/ViLD/GLIP/ALBEF/BLIP/CoCa/BEIT」

不同模态简单对比的方法更适合于图文检索1.1CLIP在分割上的改进工作1.1.1LSeg1.1.2GroupViT1.2CLIP在目标检测上的改进工作1.2.1ViLD1.2.2GLIPv11.2.3GLIPv2二、ViLT
呆呆的猫·2023-08-21 20:09

【多模态】25、ViLT | 轻量级多模态预训练模型（ICML2021）

文章目录一、背景二、ViLT方法三、效果3.1数据集3.2分类任务VQA和NLVR23.3ImageRetrieval论文：ViLT:Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervision
呆呆的猫·2023-08-15 09:55

ViLT:基于transformer模型的计算机视觉与自然语言处理多模态模型

transformer模型刚开始使用在NLP自然语言处理的机器翻译实例上，但是随着注意力机制的算法越来越火，根据transformer模型的魔改模型也越来越多，首先便是Google自己发布的VIT模型，把transformer注意力机制应用到计算机视觉任务上。那么transformer模型是否也同样适用于多模态模型呢？本期我们就介绍一下基于transformer模型的文本与图片多模态模型--ViL
人工智能研究所·2023-08-08 03:12

跨模态检索论文阅读：(ViLT)Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

ViLT:Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervisionViLT：无卷积或区域监督的视觉语言Transformer
若年封尘·2023-07-18 11:21

【论文笔记】Align before Fuse: Vision and LanguageRepresentation Learning with Momentum Distillation

（参考ViLT）1.介绍1.1挑战（1）图像特征和单词标记嵌入存在于它们自己的空间中，难以建模两者之间关系（2）
weixin_50862344·2023-06-24 00:34

多模态之论文笔记ViLT

文章目录ViLT:Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervision一.简介1.1摘要1.2文本编码器，图像编码器，特征交互复杂度分析
猴猴猪猪·2023-06-18 10:42

李沐多模态串讲笔记

李沐多模态串讲笔记0.来源1.回顾1.1ViLT回顾1.2Clip回顾1.3回顾小结2.ALBEF2.1摘要2.2主体方法部分2.2.1模型设计2.2.2目标函数2.2.3momentumdistillation
7个七·2023-06-15 00:00

ViLT论文精读笔记

ViLT论文精读笔记0.摘要1.引言2.背景知识（小综述）2.1对VLP模型分类2.2模态的融合2.3融合前特征的抽取3.模型方法3.1预训练目标函数：3.1.1ImageTextMatching：3.1.2MaskedLanguageModeling3.1.3MaskedImageModeling3.2WholeWordMasking
7个七·2023-06-15 00:59

pytorch-lightning中使用wandb实现超参数搜索

由于最近涉及下游任务微调，预训练任务中的框架使用的是pytorch-lightning，使用了典型的VLP(vision-languagemodeling)的训练架构，如Vilt代码中：https://
羊飘·2023-02-01 20:36

ViLT：不用卷积/区域特征监督信号的视觉-语言Transformer(速读版)

Vilt:Vision-and-languagetransformerwithoutconvolutionorregionsupervision."
Civisky·2022-12-25 22:47

ViLT Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

论文题目：ViLT：不带有卷积和区域建议的视觉语言转换器研究问题：研究动机：现有的VLP方法严重依赖图像特征提取过程，大多包含区域监督（如目标检测）和卷积的结构（如ResNet）。
肉嘟嘟的zhu·2022-12-25 22:47

多模态论文笔记ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

ViLT:Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervisionAbstractVision-and-LanguagePre-training
栗子酱15551·2022-12-25 22:17

ViLT_Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision组会稿

背景知识  预训练模型后再finetune已经在cv和nlp领域证明了其可行性，同样的，这种方式在视觉和语言结合的多模态领域也能够带来一定的提升。预训练的方式可以是有监督和自监督。比如说，谷歌很多的图像分类任务都是在自己的巨大数据集JFT上预训练之后，再在imagenet上finetune。而nlp领域，bert类模型都是在大量网络上爬取的语料上进行自监督的方法预训练。目前，多模态领域也已经有了很
Tyyy`·2022-12-25 22:47

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

《论文阅读》ViLT:Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervision简介解决的问题模型构架数据集实验分析创新点出版
365JHWZGo·2022-12-25 22:15

ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

ViLT:Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervisionTags:Transformer,VLP,multimodal
BL.S.·2022-12-25 22:14

ICML 2021 | ViLT：最简单的多模态Transformer

Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervision论文：https://arxiv.org/abs/2102.03334代码：https://github.com/dandelin/ViLT
Amusi（CVer）·2022-12-25 22:43

Raki的读paper小记：ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务多模态建模已有方法和相关工作之前的方法在图片-文本-模态融合上的表达能力（或者说使用的计算资源）并不对称，本文列出了之前的经典方法和本工作表达不同模态上使用资源的对比面临挑战图像特征抽取速度太慢创新思路使用VIT的方法与思想，将图片打成patch，然后使用简单的linear层进行特征抽取实验结论对比之前的sota，抽取图片特
爱睡觉的Raki·2022-12-25 22:13

ViLT:Vision-and-Language Transformer Withoout Convolution or Region Supervision

ViLT:Vision-and-LanguageTransformerWithooutConvolutionorRegionSupervision如今，在多模态领域，同样采取先预训练，再进行微调的方式。
但愿此生，从未邂逅·2022-12-25 22:43

ViLT解读记录

ViLT全称：Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervision视频讲解：ViLT论文精读论文下载：https://arxiv.org
如果你也听说~·2022-12-20 17:04

ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.03334.pdf代码地址：https://github.com/dandelin/vilt.摘要目前的VLP方法严重依赖于图像特征提取过程
scycie·2022-12-19 09:52

图文结合-ViLT

本文介绍一篇图文结合的论文ViLT，论文发布于2021年论文信息论文题目：ViLT:Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervision
poorlytechnology·2022-12-13 17:06

图文结合-UNITER

UNiversalImage-TExtRepresentationLearning论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.11740代码地址：https://github.com/ChenRocks/UNITER主要内容这篇论文比之前的ViLT
poorlytechnology·2022-12-13 16:28

【论文&模型讲解】ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

文章目录0前言1摘要2Introduction3背景（小综述）3.1Vision-and-Language模型分类3.2模态融合的方式3.3VisualEmbedding方法4ViLT（Vision-and-LanguageTransformer
friedrichor·2022-12-04 06:00

【深度学习】详解 ViLT

目录摘要一、引言二、背景2.1视觉和语言模型的分类法2.2模态交互模式2.3视觉嵌入方案2.3.1区域特征2.3.2网格特征2.3.3图像块投影三、视觉和语言Transformer3.1模型概述3.2预训练目标3.2.1图像文本匹配3.2.2掩码语言建模3.2.3全词掩码3.4图像扩增四、实验4.1概览4.2实施细节4.3分类任务4.3.1视觉问题回答4.3.2视觉推理的自然语言4.4检索任务4.
何处闻韶·2022-12-03 05:32

图文 Contrastive Learning (CLIP) VS Pre-training tasks (ViLT)

ContrastiveLearning(CLIP)VSPre-trainingtasks(ViLT)结果展示图+文找相同，第一列到第四列从左到右依次为：CLIP图分支，CLIP图+文，CNN(Resnet50
Mira-Tableau·2022-11-20 05:36

李沐论文精读系列六：端到端目标检测DETR、最简多模态ViLT

DETR1.1前言1.1.1研究动机：端到端目标检测的意义1.1.2简介1.2相关工作1.3算法1.3.1目标函数1.3.2模型结构1.3.3伪代码1.4实验1.4.1对比FasterRCNN1.4.2可视化二、ViLT2.1
神洛华·2022-11-19 18:49

ViLT：最简单的多模态Transformer

之所以用这一篇作为多模态的开篇是因为这篇清楚的归纳了各种多模态算法，可以当成一个小综述来看，然后还提出了一种非常简单的多模态Transformer方法ViLT。
人工智能与算法学习·2022-11-19 15:38

ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision内容理解

ViLT:Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervision内容理解一、Abstract二、引言三、背景介绍1、目前VLP
乄洛尘·2022-11-19 14:58

ViLT视觉文本多模态

内容来自b站论文精讲：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1j74y?vd_source=aaa7d9b5dd88818076af6aa4b9ae0d74一.Introduction为了输入VLP模型，图像像素（变成语义性的，离散性的特征）最初需要与语言标记一起以密集形式嵌入。自从Krizhevsky等人的开创性工作以来。（2012），深度卷积网络被认为是这
越过小山丘·2022-11-19 14:28

追求极致速度，极简多模态预训练模型ViLT，推理速度比UNITER快60倍！（ICML2021）...

关注公众号，发现CV技术之美▊写在前面视觉和语言预训练(VLP)提高了各种联合视觉和语言下游任务的表现。然而，当前的VLP方法严重依赖于图像特征提取的过程，其中大部分涉及区域监督(例如，目标检测)和卷积结构(例如，ResNet)。他们存在以下两方面的问题：1）效率/速度，提取输入特征比多模态交互拥有更多的计算量；2）表现力，视觉embedder的能力和预定义的视觉词汇决定了整个模型性能的上限。在这
我爱计算机视觉·2022-11-19 14:25

多模态ViLT模型下游任务微调原理及代码

前言：最近准备搞图文问答VQA，恰巧多模态任务包括了NLP以及CV领域的知识，由于以前做过的一些项目不知道放到哪了，找起来也很麻烦，这篇论文可以帮助我很好的梳理NLP和CV故事线，对此进行总结，以防自己忘记。代码比较粗糙准备在下一个版本进行改进。为啥是这篇文章？由于本来是学NLP的，所以一开始就接触了有关模型预训练和微调的相关概念。在NLP的世界里，transformer到来之后，出现了Bert模
zy.neu·2022-11-19 14:23

(T2I) VILT

因为不同模态的输入都可以转化为一维序列，那么不同模态可以同时作为Transformer的输入来处理，这样子就能够解决多模态输入不统一的核心痛点。该文章将text和image两种模态统一转化成一维序列，然后巧妙的构造了标志位来区分不同模态。这相比以前的直接送进神经网络的方法是有好处的，首先就是避免了对齐问题。多模态的数据很难获得对齐，所以以前一般就是每一个模态一股脑搞成一个向量然后拼起来，这样就很难
m0_55217431·2022-11-19 14:52

广告行业中那些趣事系列56：超实用的多模态学习模型VILT源码实践

本篇主要介绍了多模态学习模型VILT几个实用的源码实践，对于希望将VILT模型应用到业务实践的小伙伴可能有帮助。欢迎转载，转载请注明出处以及链接，更多关于自然语言处理、推荐系统优质内容请关注如下频道。
数据拾光者·2022-11-19 14:13

多模态ViLT模型Huggingface源码

文章中的模型解析来自huggingface官方源码，该模型为源文件transformers.models.vilt.modeling_vilt.py，真的纯官方模型奥！
zy.neu·2022-11-19 14:10

2021： ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

本文，我们提出一个最小的VLP模型--视觉和语言Transformer(ViLT)，将视觉输入的处理大大简化为与处理文本输
weixin_42653320·2022-11-19 06:00

MySQL多表更新

update payb ainner join payb_item b on a.paybno=b.paybnoinner join loan_vilt c on b.loano=c.loanoinner
leizhimin·2016-11-25 17:55
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