VL-Adapter：参数高效迁移学习在视觉与语言领域的应用

VL-Adapter：参数高效迁移学习在视觉与语言领域的应用

VL_adapterPyTorch code for "VL-Adapter: Parameter-Efficient Transfer Learning for Vision-and-Language Tasks" (CVPR2022)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vl/VL_adapter

项目介绍

VL-Adapter 是一款基于 PyTorch 的实现，专为视觉与语言（Vision-and-Language）任务设计的参数高效迁移学习框架，由 Yi-Lin Sung、Jaemin Cho 和 Mohit Bansal 在 CVPR 2022 上发表的论文《VL-Adapter: Parameter-Efficient Transfer Learning for Vision-and-Language Tasks》提出。该项目旨在通过高效的适配器(adapter)技术，改进预训练模型在多任务下的适应性，无需大量微调参数。研究显示，在图像文本任务如 VQAv2、GQA、NLVR2、MSCOCO，以及视频文本任务如 TVQA、How2QA、TVC 和 YC2C 上取得了显著性能。

项目快速启动

要快速开始使用 VL-Adapter，首先你需要克隆项目仓库：

git clone https://github.com/ylsung/VL_adapter.git
cd VL_adapter

确保你的环境已配置好 PyTorch。然后，你可以选择特定的脚本来运行示例任务。例如，若想进行单个Adapter的实验，可以执行以下命令：

cd VL-T5/
bash scripts/video/single_adapter.sh 1

这将使用预定义的设置运行实验。请注意，实际操作前可能需要调整配置文件或准备相应数据集。

应用案例与最佳实践

单Adapter策略

在多种视觉和语言任务中，研究发现采用单Adapter策略往往表现最佳，因为它促进了信息共享，尤其是在资源有限的任务场景下。为了达到最佳实践，开发者应考虑：

• 单一Prompt vs. 多种方法：尽管多种方法允许针对不同任务单独使用Prompt或低秩权重，但Single Adapter由于其效率和泛化能力被推荐。
• 位置选择：将Prompts添加至编码器而非解码器通常更优，这一观察指导实践中的架构决策。
• 结合CLIP-ViL：使用VL-Adapter与CLIP-ViL结合，可进一步提升性能。

示例代码片段

虽然直接的“最佳实践”代码会依赖于具体任务，但是启动脚本提供了很好的起点。具体应用细节需参考项目内的配置文件和说明文档来定制实验设置。

典型生态项目

VL-Adapter 并非孤立存在，它位于一系列视觉语言模型创新的交汇点，借鉴了如VLT5、CLIP、CLIP-ViL、Compacter、Hyperformer、和Prefix-tuning的思想。这些方法共同构建了一个强大的生态系统，推进了视觉与语言交叉领域的研究和发展。

开发者在利用VL-Adapter时，可以探索这些生态中的其他项目，以便集成更多功能或对比不同的参数有效学习技术。比如，了解如何将VL-Adapter与其他模型融合，或者如何利用类似 Compacter 或 Hyperformer 的结构优化模型适应性。

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通过上述模块，我们概述了VL-Adapter的基本情况、启动步骤、应用实践及它所处的生态环境。希望这能帮助你快速上手，并在视觉与语言任务中取得优异成果。开发和调试过程中，深入阅读原论文和项目文档将是关键。

VL_adapterPyTorch code for "VL-Adapter: Parameter-Efficient Transfer Learning for Vision-and-Language Tasks" (CVPR2022)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vl/VL_adapter