跨模态预训练迁移

最新推荐文章于 2025-09-25 03:06:52 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-25 03:06:52 发布 · 1.9k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #cnn #机器学习

  • 1.ViLD，Zero-Shot Detection via Vision and Language Knowledge Distillation。code
  • 2.OVR-CNN，Open-Vocabulary Object Detection Using Captions[CVPR2021]。code
  • 3.LSeg，Language-driven Semantic Segmentation[ICLR2022]。code
  • 4.OpenSeg，Open-Vocabulary Image Segmentation。
跨模态知识迁移在多语言NLP中的应用
AI架构师小马
03-30 983
在当今全球化的时代，多语言自然语言处理（NLP）面临着诸多挑战。不同语言之间存在着巨大的差异，包括语法结构、词汇语义等方面，这使得构建通用的多语言NLP系统变得十分困难。同时，随着多媒体技术的发展，文本数据往往与图像、音频等其他模态的数据相互关联。跨模态知识迁移为解决多语言NLP中的问题提供了新的思路和方法。本文的目的在于深入探讨跨模态知识迁移在多语言NLP中的应用，详细介绍相关的理论、算法和实践案例。
跨模态预训练模型：融合图像与文本的智慧
AI天才研究院
04-26 1264
跨模态预训练模型：融合图像与文本的智慧 1. 背景介绍 1.1 人工智能的多模态挑战 在过去的几十年里,人工智能取得了长足的进步,但大多数系统仍然局限于单一模态,如自然语言处理(NLP)或计算机视觉(CV)。然而,人类认知是多模
EEG-fNIRS跨模态迁移学习优化BCI系统分类精度
脑机接口社区
06-26 1564
基于功能近红外光谱（fNIRS）的脑机接口（BCI）在情感识别方面的巨大应用潜力，该模式受到越来越多的关注。然而，由于特征提取算法的相对不足，限制了其在实践中的应用。最近，科学家提出一种基于正则化空间模式（RSCP）的R-CSP-E方法，即在计算基于转移学习和集合学习理论的fNIRS信号特征时引入EEG信号，使用独立分量分析（ICA）来实现两个信号源之间的对应，然后在改进...
ICML 2024 | MoNA：跨模态迁移的学习模态知识对齐
m0_59164304的博客
10-09 3520
跨模态迁移旨在利用大型预训练模型来完成可能不属于预训练数据模态的任务。现有的研究在将经典微调扩展到跨模态场景方面取得了一定的成功，但仍然缺乏对模态差距对转移的影响的理解。在这项工作中，进行了一系列关于转移过程中源表示质量的实验，揭示了更大的模态差距与较少知识重用之间的联系，这意味着转移效果不佳。然后，使用条件分布 将这种差距形式化为不同模态之间的知识不对齐。针对这个问题，论文提出了“模态知识对齐”（MoNA）方法，这是一种元学习方法，旨在学习目标数据变换，以减少转移前的模态知识差异。
基于迁移学习的跨模态自然语言处理模型
AI天才研究院
07-03 4028
作者：禅与计算机程序设计艺术 《基于迁移学习的跨模态自然语言处理模型》技术博客文章 引言 1.1. 背景介绍 随着自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）
突破模态壁垒：TransferLearning多模态跨域知识迁移实战指南
最新发布
gitblog_00720的博客
09-25 762
你是否曾因文本描述模糊而难以精准检索图像？是否在处理语音指令时困惑于如何匹配对应的视觉内容？多模态学习（Multimodal Learning）正成为解决这些跨领域知识迁移难题的关键技术。本文将以项目实战为核心，详解如何利用TransferLearning框架实现文本、图像、语音等不同模态间的高效知识迁移，让AI系统真正具备"看图说话"、"听声辨物"的跨模态理解能力。 读完本文你将掌握： - 多...
Cross-modal Pretraining in BERT（跨模态预训练）
热门推荐
nakaizura
03-29 1万+
BERT以及BERT后时代在NLP各项任务上都是强势刷榜，多模态领域也不遑多让…仅在2019 年就有8+篇的跨模态预训练的论文挂到了arxiv上…上图是多篇跨模态论文中比较稍迟的VL-BERT论文中的比较图，就按这个表格的分类（Architecture）整理这几篇论文吧。 所有的论文都是基于BERT做改装或者暴力组合的，如果按Architecture可以分为one single和two sing...
跨模态知识迁移：基于预训练语言模型的时序数据建模
机器学习，深度学习
12-23 891
阻碍时间序列分析预训练模型发展的主要挑战是缺乏大量用于训练的数据。本文的结果表明，在自然语言或图像上预训练的模型能够在所有主要的时间序列分析任务中表现出与现有方法相当或领先的性能，如图1所示。作者还从理论和实验上发现，自注意力模块的行为类似于主成分分析（PCA），这一观察有助于解释transformer是如何跨越领域差距的，并为理解预训练transformer的普适性提供了关键的一步。在NLP和CV领域，通常通过在统一的预训练模型上进行微调，能够在各自领域的下游任务中实现SOTA（最先进）的结果。
【自然语言处理】【多模态】Product1M：基于跨模态预训练的弱监督实例级产品检索
bqw的博客
06-04 1979
Product1M：基于跨模态预训练的弱监督实例级产品检索 《Product1M：Towards Weakly Supervised Instance-Level Product Retrieval via Cross-Modal Pretraining》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2107.14572.pdf 一、简介 ​ 在过去的二十年里，见证了电子商务中商品种类的极大丰富和线上客户需求多样化。一方面，网上商品的种类越来越多样，并且其中的大部分被作为产品组合进行展示，即在一
【学习日记week2】跨模态预训练模型BLIP&图文匹配
alokag的博客
09-28 2978
第二周多模态学习笔记：多模态预训练模型BLIP
基于多模态多标记迁移学习的早期阿尔茨海默病诊断
03-08
基于多模态多标记迁移学习的早期阿尔茨海默病诊断，基于多模态多标记迁移学习的早期阿尔茨海默病诊断
机器学习中的知识迁移：从单模态到多模态
AI天才研究院
01-11 2497
1.背景介绍 机器学习(Machine Learning)是一种通过从数据中学习泛化的模式和规律来进行问题解决的计算机科学领域。在过去的几年里，机器学习技术在各个领域取得了显著的进展，例如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。这些技术的发展主要依赖于大规模数据集和先进的算法。 在机器学习中，模态(modality)是指不同类型的输入数据，例如图像、文本、音频等。单模态学习是指仅使用一种模态的数据...
迁移学习 transfer learning
zeroQiaoba的博客
09-24 1540
2015_11_25老文章了。思路依旧是【预训练的视觉模型+无标签的数据对=新的模态】 代码：https://github.com/s-gupta/fast-rcnn/tree/distillation 实验以pool5层计算loss。利用teacher model教会一个新的网络mid-level semantic representation. Loss choose L2 di...
跨模态翻译中的知识迁移与迁移学习方法改进与效果评估研究
LuLaaa_的博客
03-24 544
1.1跨模态表示学习：针对不同模态的数据，可以通过深度神经网络等方法进行表示学习，将不同模态的信息映射到统一的特征空间中，以便实现跨模态翻译。本文将围绕跨模态翻译中的知识迁移与迁移学习方法进行深入研究，探讨方法改进和效果评估，旨在提高跨模态翻译的效率和准确性。1.3迁移学习策略：针对跨模态翻译任务的特点，可以设计针对性的迁移学习策略，包括基于实例的迁移、基于特征的迁移和基于模型的迁移等方法，以适应不同的翻译场景和数据分布。为了评估改进后的跨模态翻译方法的效果，可以设计一系列实验进行验证和比较。
用于定制用电反馈的可解释人工智能——可视化的实验评估；通过跨模态跨领域知识迁移的无监督峰值深度估计；论语言数据的现实与局限；用于EEG脑机接口的带有地形表示模块的卷积神经网络
weixin_39786820的博客
09-17 459
AI论文精粹
迁移学习（ Transfer Learning ）
Losteng的博客
06-14 8690
最近在看深度学习的资料中常常提到一些特征提取的，关于TransferLearning的东西，就补一下这方面的知识。 迁移学习（Transfer Learning）        在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：
今日 Paper | 跨模态行人重识别；对抗时尚迁移；学会注意错误等
喜欢打酱油的老鸟
03-12 1013
2020-03-11 15:11:09 目录 跨模态行人重识别：共享与特异特征变换算法cm-SSFT GarmentGAN：具有图片真实感的对抗时尚迁移 学习将纹理从服装图像转移到3D人体 学会注意错误 MINA: 非刚性形状对齐的凸混合整数规划 跨模态行人重识别：共享与特异特征变换算法cm-SSFT 论文名称：Cross-modality Person re-iden...
探索跨模态预训练与迁移学习的神奇之旅：Awesome_Cross_Modal_Pretraining_Transfering
gitblog_00077的博客
05-30 483
探索跨模态预训练与迁移学习的神奇之旅：Awesome_Cross_Modal_Pretraining_Transfering 在这个数字化的时代，信息以多种形式存在，从文本到图像，再到视频，跨模态的学习和理解成为了人工智能领域的热门议题。为此，我们向您推荐一个精彩纷呈的开源资源库——Awesome_Cross_Modal_Pretraining_Transfering，这是一个不断更新的教程，旨在...
多模态训练迁移
03-13
### 多模态训练迁移方法及应用实例 #### 方法概述 多模态训练迁移涉及利用来自不同数据源的信息来改进目标域的任务性能。这种方法能够有效解决单一模式下样本不足或者特征表达不充分的问题。具体来说，在嗅觉感知领域，通过结合分子图和SMILES编码的方式增强了模型对于稀疏表示类别的泛化能力[^1]。 #### 技巧与策略 为了实现有效的多模态迁移学习，可以采用如下几种关键技术： - **预训练与微调**：先在一个大规模且丰富的源任务上对网络参数进行初始化（即预训练），之后再针对目标任务做少量调整（即微调）。这种方式有助于捕捉通用特征并减少过拟合风险。 - **联合嵌入空间构建**：创建一个多维向量空间使得不同类型的数据在这个共同的空间中有相似分布特性，从而促进跨模态间信息传递的有效性。 - **对抗训练机制引入**：借助于生成对抗网络(GANs)，让两个相互竞争的学习过程促使系统更好地理解输入信号之间的关系结构，进而提升整体表现水平。 #### 应用实例分析 在实际操作层面，上述理论已经被成功应用于多个场景之中： - 自动驾驶汽车依靠视觉摄像头图像配合激光雷达点云数据完成环境感知； - 医疗影像识别项目里融合X光片、CT扫描结果等多元资料帮助医生更精准地判断病情； - 社交媒体平台上的图片分类任务中综合考虑文字标签描述以及图形本身属性来进行更加细致的内容审核工作。 综上所述，多模态训练迁移不仅拓宽了人工智能系统的适用范围，而且显著提升了其处理复杂现实世界问题的能力。 ```python # Python代码示例展示如何加载多种类型的文件作为输入给神经网络模型 import torch from torchvision import transforms, models from PIL import Image import numpy as np def load_image(image_path): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') return transform(image) def prepare_text(text_string): # 假设这里有一个简单的文本转张量函数 text_tensor = ... # 将text_string转换成适合喂入模型的形式 return text_tensor image_input = load_image("example.jpg") # 加载一张JPEG格式的照片 text_input = prepare_text("This is an example sentence.") # 准备一段英文说明性的短语 model = models.resnet50(pretrained=True) # 使用ResNet50架构作为基础框架 combined_features = model(torch.cat([image_input.unsqueeze(0), text_input], dim=0)) # 合并两种输入形式得到最终特征表示 ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值