论文解读：《Lenrning Instance-Level Representation for Large-Scale Multi-Modal Pretraining in E-commerce》

原创已于 2024-10-03 16:13:21 修改 · 323 阅读

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#深度学习 #人工智能

于 2024-09-24 18:15:41 首次发布

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使用模态相关投影层将它们线性映射到联合多模态特征空间是什么意思？

“使用模态相关投影层将它们线性映射到联合多模态特征空间”这句话的意思是：
模态相关投影层：指的是一种特定的层或机制，用于处理不同类型的数据模态（例如，文本、图像、音频等）。这个层的作用是将不同模态的数据进行处理和转换，使其在某种程度上可以相互关联。
线性映射：意味着使用线性变换（例如矩阵乘法）将数据从一个空间转换到另一个空间。在这里，是将原始模态特征通过线性变换转化为新的特征表示。
联合多模态特征空间：这是一个高维空间，其中包含了来自不同模态的特征。这些特征在这个空间中被整合在一起，便于进行后续的分析或处理，比如分类、回归等任务。
综上所述，这句话描述了一种将不同模态的数据通过特定层进行处理，使得它们能够在一个统一的特征空间中进行有效的结合和分析的方法。

conducting a clustering on the image tokens是什么深度学习任务？

“Conducting a clustering on the image tokens”通常指的是在深度学习任务中对图像的特征进行聚类。这个过程涉及以下几个关键概念和任务：

1. 图像标记 (Image Tokens)

在现代深度学习模型中，尤其是视觉Transformer（如ViT）或其他基于分块的模型中，图像被分割成多个小块（或称为“tokens”）。每个块包含图像的一部分信息，这些信息可以通过卷积神经网络（CNN）或Transformer结构进行处理。

2. 聚类 (Clustering)

聚类是一种无监督学习方法，旨在将数据点分组，使得同一组中的数据点彼此相似，而不同组之间的数据点则相对不同。在图像处理中，聚类可以用于：

对象检测：识别图像中的不同对象。
图像分割：将图像划分为不同的区域。
特征学习：发现图像中潜在的结构或模式。

3. 深度学习任务

在深度学习中，对图像标记进行聚类的任务可能包括：

图像分割：通过聚类将图像中的不同区域分开，常用于语义分割或实例分割。
特征聚类：在特征空间中对图像特征进行聚类，以发现相似的图像或对象。
数据增强：通过聚类生成新的样本，增强训练数据集的多样性。

4. 应用场景

无监督学习：在没有标签的情况下，通过聚类来学习图像的结构。
目标识别：帮助识别图像中的不同对象，并将其分类。
图像检索：通过聚类相似图像，改善图像检索的效果。

总结

“Conducting a clustering on the image tokens”是一种利用深度学习技术对图像特征进行无监督学习的方法，旨在通过聚类发现图像中的结构和模式。这种方法在图像分割、对象检测和特征学习等任务中具有广泛的应用。

个人理解

针对这篇文章图像聚类，就比如说这对锅这个质心，在不同的图中，我们不断进行计算，知道算出

举个具体带着计算过程的例子

当然！下面是一个具体的例子，展示如何对图像标记进行聚类，使用k-means聚类算法来实现图像分割。我们将通过一个简单的计算过程来说明。

例子：使用k-means聚类对图像进行分割

1. 准备数据

假设我们有一张小图像，分成了多个小块（tokens）。我们将每个小块的颜色（RGB值）作为特征进行聚类。

假设图像的tokens如下（每个token用RGB值表示）：

$\begin{array}{c}{{\mathrm{Tokens}=}}\\ {{\{(255,0,0),(255,0,0),(0,155,0),(0,0,155),(255,0),(255,0,0),(255,0,0),(0,255,0)\}}}\end{array}$

2. 选择k值

我们选择 ( k = 3 )，表示我们希望将图像分成3个聚类。

3. 初始化质心

随机选择3个初始质心。假设我们选择：

${\mathrm{Centroids}}=\{(255,0,0),(0,255,0),(0,0,255)\}$

4. 计算距离并分配标签

使用欧氏距离计算每个token到每个质心的距离，并将每个token分配到最近的质心。

距离公式为：
$d={\sqrt{(R_{1}-R_{2})^{2}+(G_{1}-G_{2})^{2}+(B_{1}-B_{2})^{2}}}$

计算距离：

对于第一个token ((255, 0, 0))：
- 到质心1 ((255, 0, 0))：(d = 0)
- 到质心2 ((0, 255, 0))：(d = \sqrt{(255-0)^2 + (0-255)^2 + (0-0)^2} = 360.62)
- 到质心3 ((0, 0, 255))：(d = \sqrt{(255-0)^2 + (0-0)^2 + (0-255)^2} = 360.62)
分配：第一个token分配给质心1。
对于第二个token ((255, 0, 0))：同上，分配给质心1。
对于第三个token ((0, 255, 0))：
- 到质心1：(d = 360.62)
- 到质心2：(d = 0)
- 到质心3：(d = 360.62)
分配：第三个token分配给质心2。
对于第四个token ((0, 0, 255))：
- 到质心1：(d = 360.62)
- 到质心2：(d = 360.62)
- 到质心3：(d = 0)
分配：第四个token分配给质心3。
对于第五个token ((255, 255, 0))：
- 到质心1：(d = \sqrt{(255-255)^2 + (255-0)^2 + (0-0)^2} = 255)
- 到质心2：(d = \sqrt{(255-0)^2 + (255-255)^2 + (0-0)^2} = 255)
- 到质心3：(d = \sqrt{(255-0)^2 + (0-0)^2 + (0-255)^2} = 360.62)
分配：第五个token分配给质心1或质心2（可以随机选择）。
对于第六个token ((255, 0, 0))：同上，分配给质心1。
对于第七个token ((0, 255, 0))：同上，分配给质心2。

5. 更新质心

根据分配的标签更新质心。假设分配结果为：

质心1：((255, 0, 0))（3个token）
质心2：((0, 255, 0))（2个token）
质心3：((0, 0, 255))（1个token）

新质心计算如下：

$\begin{array}{l}{{\mathrm{Centroid}_{1}={\frac{(255,0,0)+(255,0,0)+(255,0)}{3}}=(255,0,0)}}\\ {{\mathrm{Centroid}_{2}={\frac{(0,255,0)+(0,255,0)}{2}}=(0,255,0)}}\\ {{\mathrm{Centroid}_{3}=(0,0,255)}}\end{array}$