Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining forAll Vision and Vision-Language Tasks

最新推荐文章于 2025-05-15 12:26:26 发布
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分类专栏： Multimodal Deep Learning 文章标签： 深度学习 人工智能 网络 机器学习 python
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The Big Convergence

Specifically, we advance the big convergence from three aspects: backbone architecture, pretraining task, and model scaling up.

BEIT-3预训练框架

最低0.47元/天 解锁文章
51-13 多模态论文串讲—BEiTv3,Image as a Foreign Language:BEiT Pretraining for All Vision and Vision-Lan论文精读
AIgraphX
01-13 1685
BEIT-3的核心思想是将图像建模为一种语言，这样我们就可以对图像、文本以及图像-文本对进行统一的maskmodeling。Multi-way transformer模型可以有效地完成不同的视觉和视觉语言任务，使其成为通用建模的一个有效选择。同时，本文也对多模态大模型的发展作了一个简单的总结。
极智Paper | 性能数据炸裂的多模态模型BEiT-3：Image as a Forign Language
极智视界
08-30 1164
大家好，我是极智视界，本文解读一下 性能数据炸裂的多模态模型 BEiT-3：Image as a Forign Language。
文献阅读：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks
codename_cys的博客
10-23 1399
文献阅读：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks
BEiT-3：将图像视为一种外语：用于视觉和视觉-语言任务的BEiT预训练(速读版)
weixin_51697828的博客
08-28 2108
在本文中，我们提出了一个通用的多模态基础模型BEiT-3，它在广泛的视觉和视觉-语言基准上实现了最先进的性能。BEiT-3的核心思想是，将图像视为一种外语，这样我们就可以对图像、文本以及图像-文本对进行统一的掩码“语言”建模。...
Raki的读paper小记：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks
Raki_J的博客
09-02 1539
在视觉任务上，可惜没看到NLP那边杀起来。
论文解读：(BEIT-3)Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks
weixin_50917576的博客
04-25 2361
语言、视觉和多模态预训练的大融合正在出现。在这项工作中，我们介绍了一个通用的多模态基础模型BEIT-3，它在视觉和视觉语言任务上实现了最先进的迁移性能。具体来说，我们从主干架构、预训练任务和模型扩展三个方面推进了大收敛。我们介绍了用于通用建模的多路Transformers，其中模块化体系结构支持深度融合和特定于模态的编码。基于共享主干，我们以统一的方式对图像(英语)、文本(英语)和图像-文本对(“平行句”)执行掩码“语言”建模。
【多模态】BEiT V3：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks
vivid
06-27 765
论文：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks链接：https://arxiv.org/pdf/2208.10442。
【论文笔记】BEIT 3 ——Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining forAll Vision and Vision-Language Tasks
weixin_50862344的博客
06-25 635
beit，beit2都还只是单模态的工作，到第三代变成了一个多模态的工作，半响不敢确认是不是beit3... 这篇工作还是能看到他们组其他工作的影子，beit系列自不必多说，还有vlmo等，可以算是一个集大成的工作。六边形战士。
图像也是一门语言？微软提出19亿参数的超大通用模型BEIT-3，刷榜多个CV和多模态任务！
努力努力再努力的小马
08-30 782
在本文中，作者提出了 BEIT-3，这是一种通用的多模态基础模型，它在广泛的视觉和视觉语言基准测试中实现了最先进的性能。BEIT-3 的核心思想是图像可以建模为一门外语，这样就可以统一对图像、文本和图文对进行蒙版“语言”建模。作者还展示了 Multiway Transformers 可以有效地对不同的视觉和视觉语言任务进行建模，使其成为通用建模的有趣选择。BEIT-3简单有效，是扩大多模态基础模型的一个有前途的方向。...
多模态模型总结
weixin_48295340的博客
03-13 1976
多模态预训练模型总结
BEiT-3论文阅读笔记
qq_37662375的博客
09-01 3683
BEiT-3论文阅读笔记
VL-BEiT：Generative Vision-Language Pretraining（生成Vision-Language预训练）
AcceptGo的博客
06-07 2285
引入一个称之为VL-BEiT的vision-language基础模型，其是通过生成预训练学习到的双向多模态Transformer。这里使用一个共享Transformer对单模态和多模态数据进行masked prediction（掩盖预测）。具体地，对image-text pairs执行masked vision-language modeling，对texts执行masked language modeling，对image执行masked image modeling。......
2019： Unified Vision-Language Pre-training for Image Captioning and VQA
weixin_42653320的博客
06-16 887
本文提出一个统一的视觉-语言预训练模型，（1）可以用于视觉-语言生成或理解任务的微调；（2）使用一个共享的多层transformer网络编码和解码，与许多编码器和解码器使用单独的模型不同。统一的VLP模型在大量的图像-文本对上进行预训练，使用两个任务进行无监督学习：双向和序列到序列(seq2seq)掩码视觉-语言预测，这两个任务的不同之处仅仅在于预测条件的背景。这是利用共享transformer网络中的特定自注意力掩码来控制的。 视觉语言任务在传统上需要繁琐的特定于任务的特征设计和微调。最近一
深度学习入门：深度学习（完结）
最新发布
2301_79704601的博客
05-15 883
正如大家能想到的，这样的方法需要按照像素数量进行相应次forward处理，因而需要耗费大量的时间（正确地说，卷积运算中会发生重复计算很多区域的无意义的计算）。R-CNN中会将图像变形为正方形，或者在分类时使用SVM（支持向量机），实际的处理流会稍微复杂一些，不过从宏观上看，也是由刚才的两个处理（候选区域的提取和CNN特征的计算）构成的。这个递归指的是神经网络的递归的网络结构。在R-CNN的前半部分的处理——候选区域的提取（发现形似目标物体的处理）中，可以使用计算机视觉领域积累的各种各样的方法。
Pycharm（十九）深度学习
higerwy的博客
05-06 1515
深度学习是机器学习中的一种特殊方法，它使用称为神经网络的复杂结构，特别是“深层”的神经网络，来学习和做出预测。深度学习特别适合处理大规模和高维度的数据，如图像、声音和文本。深度学习、机器学习和人工智能之间的关系如下图所示：深度学习⊆机器学习⊆人工智能优点：1）精度高，性能优于其他的机器学习算法，甚至在某些领域超过了人类；2）随之计算机硬件的发展，可以近似任意的非线性函数；3）近年来在学界和业界受到了热捧，有大量的框架和库可供调。缺点：1）黑箱。
基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型研究
专注AI大模型,软件混淆,授权
05-14 107
本文提出了一种结合经验模态分解(EMD)、主成分分析(PCA)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型，用于提高光伏功率预测的准确性。该模型首先利用EMD将非平稳的光伏功率序列分解为多个本征模态函数(IMF)，然后通过PCA对多维气象特征进行降维处理，最后将处理后的特征输入LSTM网络进行预测。实验结果表明，与单一LSTM模型和传统预测方法相比，EMD-PCA-LSTM模型在预测精度和稳定性方面均有显著提升。该模型有效处理了光伏功率序列的非平稳性和非线性，同时通过特征降维提高了模型效率，为光伏功率预测提供了一
使用深度学习预训练模型检测物体
xinyu的记录博客
05-14 802
使用 GeoAI 工具和预训练模型自动检测棕榈树。
人工智能-深度学习之循环神经网络
m0_51678367的博客
05-14 751
LSTM文本生成实战summary1、通过搭建LSTM模型，实现了基于文本序列的字符生成功能；2、学习了文本加载、字典生成方法；3、掌握了文本的数据预处理方法，并熟悉了转化数据的结构；4、实现了对新文本数据的字符预测。
BEiT：图像Transformer的BERT预训练
而在BEiT中，图像被转化为离散的视觉令牌，模型则需要预测这些令牌，这一过程称为“图像掩码语言模型”（Image Masked Language Modeling）。这种预训练方法使模型能够捕捉到图像的全局结构和语义信息，而无需依赖...
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