图文检索（40）：局部对齐ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

最新推荐文章于 2025-05-17 17:08:31 发布
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分类专栏： 图文检索 文章标签： transformer 深度学习 人工智能
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《论文阅读》ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision
MyHeartWillGoOn
11-01 476
视觉和语言预训练（VLP）提高了各种视觉和语言联合下游任务的性能。目前的VLP方法在很大程度上依赖于图像特征提取过程，其中大部分涉及区域超视距（如目标检测）和卷积结构（如ResNet）。但我们发现它在以下两个方面存在问题：（1）效率/速度，简单地提取输入特征需要比多模态交互步骤多得多的计算；（2）表达能力，因为它是上界嵌入到和其表达能力预定义的视觉词库。
ViLT：一种极简多模态学习框架 Baseline
05-09 1590
ViLT：一种极简多模态学习框架 Baseline
【论文精读】ViLT：Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision
weixin_47748259的博客
04-21 1341
Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision：没有卷积或区域监督的视觉和语言转换器其实就是用transformer做多模态任务，但是没有用卷积特征和区域特征作为监督信号卷积特征指的是一个预训练好的分类模型（backbone）抽出来的特征图区域特征指的是用了一个图像的backbone之后做了一个目标检测出来的检测框代表的区域特征。
论文阅读1 ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision
qq_48898746的博客
07-19 1012
本文标题翻译为**《ViLT：无需卷积或区域监督的视觉与语言变换器》**。文中介绍了一种新型的视觉与语言预训练（Vision-and-Language Pre-training, VLP）模型，称为Vision-and-Language Transformer（ViLT）。ViLT模型的主要特点是它不依赖于传统的卷积神经网络（CNN）架构或区域监督（如目标检测）来提取图像特征，而是采用一种更为简化的方法来处理视觉输入，使得模型在效率和速度上得到显著提升，同时保持了与之前VLP模型相当或更好的下游任务性能。
ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision
qq_14982565的博客
08-22 1160
ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision
2021： ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision
weixin_42653320的博客
02-24 4282
摘要 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）。尽管在文献中忽略，但我们发现有两个问题：1）效率/速度，仅仅提取特征就比多模态交互步骤需要更多的计算；2）表达能力，因为它是视觉嵌入器及其预定义的视觉词汇的表达能力上限。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入相同的无卷积方式。我们证明了ViLT比以前的VLP模型快几十倍，且具有竞争力或更好的下游任...
【论文&模型讲解】ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision
Friedrichor的博客
10-05 5395
ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision论文讲解
ViLT Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision
weixin_45104951的博客
09-17 887
Vision and Language Pre-training(VLP)已经已经在视觉语言的多模态下游任务中发展的很好。然而，当前VLP的工作主要集中在图像特征抽取上，一般来讲，图像特征抽取的越好，下游任务中的表现就越好。但是，现在主要有两个问题，一是效率太低，速度太慢，抽取图像特征花费大量时间，比多模态融合都多。我们应该花费更多时间在融合上。第二个是，你用一个预训练好的模型去抽取特征，表达能力受限。目标检测数据集不够大，规模不够大。如果模型不是端到端学习，只是从预训练模型抽取特征，大概率来说不是最优解。
跨模态检索论文阅读：(ViLT)Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision
zag666的博客
07-17 990
ViLT使用预训练的ViT来初始化交互的transformer，这样就可以直接利用交互层来处理视觉特征，不需要额外增加一个视觉encoder。文本特征输入部分，将文本看成一个词序列，通过word embedding matrix转化成word embedding，然后和position embedding进行相加，最后和modal-type embedding进行concate。
ViLT: Vision-and-Language TransformerWithout Convolution or Region Supervision
m0_52448367的博客
02-09 755
ViLT是针对视觉-语言任务（如图像字幕生成、视觉问答等）的一种模型。传统的视觉-语言模型通常使用复杂的视觉特征提取网络（如卷积神经网络）和语言处理网络（如Transformer），然后将这两部分的特征融合。ViLT的设计目标是简化这个过程，提高效率。1.1 抽取视觉特征的三种方式 现有的VLP模型（Vision-and-Language Pre-training，视觉文本多模态模型）抽取文本特征基本上都使用 pre-trained BERT的 tokenizer来得到text embeddi
深度学习入门：深度学习（完结）
2301_79704601的博客
05-15 1198
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。
基于深度学习的水果识别系统设计
z17338523033的博客
05-13 463
本文介绍了基于YOLOv5s模型和PyQt框架构建的目标检测系统。首先，YOLOv5s作为轻量级目标检测模型，在保持高精度的同时具备快速推理能力。其次，系统通过PyQt设计了用户界面，包含注册和登录功能，使用SQLite3数据库存储用户信息。登录成功后进入检测界面，提供模型加载、数据加载、开始检测和摄像头检测等功能。用户可以选择训练好的模型和数据进行目标检测，检测结果实时显示在界面中。该系统整合了深度学习模型和图形界面，实现了便捷的目标检测功能。
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
05-14 158
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
深度学习计算
m0_73776435的博客
05-13 754
深度学习的飞速发展离不开强大的计算能力支撑。从张量计算到 GPU 加速，从自动微分到分布式计算，深度学习计算的每一项技术都如同精密仪器中的关键齿轮，推动着模型性能的不断提升。本文深入剖析深度学习计算的核心技术、优化策略以及前沿趋势，为你全方位解锁智能模型背后的算力密码。
基于深度学习的高效图像失真校正框架总结
weixin_56337944的博客
05-16 760
本文介绍了一种基于深度学习的高效图像失真校正框架，该框架采用两阶段方法进行图像校正。第一阶段使用改进的GeoNet（EffiGeoNet）进行初步校正，通过模型剪枝和知识蒸馏实现轻量化；第二阶段通过图像配准优化，消除残留失真。实验表明，该方法在PSNR和SSIM指标上分别提高了10.39%和30.42%，处理速度提升了85%。该框架适用于多种失真类型，并在医疗内窥镜等实际场景中表现出色。未来研究方向包括增强全局特征提取能力和开发无需参考图像的端到端校正网络。代码和数据已开源，便于复现和进一步研究。
YOLOv7训练时4个类别只出2个类别
qq_48873240的博客
05-16 524
在使用YOLOv7进行训练和预测时，发现模型仅能预测出两个类别（LFM和SFM），而实际应有四个类别。经过检查，特征图大小和anchors设置均与YOLOv3一致，且YOLOv3表现正常。最终发现问题可能出在detect.py中的conf-thres参数设置过高，将其从0.5调整为0.1后，问题得到解决。此外，还需注意在NMS操作时不使用classes参数，并在train.py中根据实际类别数和图片大小调整hyp['cls']和hyp['obj']的缩放比例。这些调整有助于确保模型能够正确预测所有类别。
人工智能-深度学习之循环神经网络
m0_51678367的博客
05-14 783
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。
Python实现NOA星雀优化算法优化卷积神经网络CNN回归模型项目实战
最新发布
张陈亚的博客
05-17 506
Python实现NOA星雀优化算法优化卷积神经网络CNN回归模型项目实战
计算机视觉与深度学习 ｜ Python实现EEMD-LSTM时间序列预测（完整源码和数据)
尘世冰封的专栏
05-17 51
EEMD-LSTM通过。
Pre-trained Vision and Language Transformers
03-23
### 预训练的视觉与语言Transformer模型概述 预训练的视觉与语言Transformer模型旨在通过联合建模图像和文本数据，提升跨模态任务的表现。这类模型通常利用大规模多模态数据进行无监督或弱监督预训练，并在下游任务中展现出卓越性能，例如视觉问答(VQA)、图像字幕生成(Image Captioning)以及图文检索等。 #### ALIGN ALIGN是一种基于对比学习框架的视觉与语言预训练模型[^1]。它通过最大化正样本对之间的相似度并最小化负样本对之间的相似度来优化表示学习。这种设计使得ALIGN能够在多种跨模态任务中取得优异表现。 #### CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) CLIP采用了一种双塔架构，分别编码图像和文本特征，并通过对比损失函数进行联合训练。这种方法不仅提高了模型泛化能力，而且显著降低了对标注数据的需求。 #### LXMERT (Learning Cross-modality Encoder Representations from Transformers) LXMERT专注于构建强大的跨模态交互机制。其核心思想在于将独立的视觉和语言编码器结合起来，形成统一的交叉注意力模块。这一特性使LXMERT特别适合处理复杂的视觉推理问题。 #### BLIP (Bootstrapping Language-Image Pre-training) BLIP引入了一个新颖的自举策略，即交替更新文本到图像和图像到文本两个方向上的生成模型参数。这种方式有效缓解了传统单向生成模式中存在的偏差累积现象。 #### ViLBERT (Vision-and-Language BERT) ViLBERT扩展了经典的BERT结构至多模态场景下，支持同时接收图片区域特征及相应描述作为输入。通过对齐不同粒度的信息单元，ViLBERT实现了更加精细的语义理解水平。 #### VisualBERT VisualBERT继承了原始BERT的设计理念，但在具体实现上增加了对于对象检测框位置信息的支持。这样的改动有助于捕捉更多关于物体间关系的知识点。 #### OSCAR OSCAR结合了目标检测技术和掩码语言建模技术，从而增强了对细粒度概念的理解能力和表达精度。 #### ViLT (Vision-and-Language Transformer) 不同于其他依赖外部工具提取高级视觉表征的方法，ViLT直接操作像素级数据完成端到端训练流程。如此做法既简化了整体管道又提升了计算效率。 #### OFA OFA是一个多功能的一体化解方案，能够无缝切换于多项异构型任务之间执行高效转换运算。凭借出色的迁移学习效果，OFA成为当前领域内的标杆之作之一。 #### ALBEF ALBEF提出了全新的局部全局一致性约束条件，进一步加强了两种媒介形式间的联系紧密程度。借助这项创新举措，ALBEF成功突破以往同类产品存在的瓶颈限制。 ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForPreTraining tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name") model = AutoModelForPreTraining.from_pretrained("model_name") text = "An image of a cat" image_features = ... # Extracted features from an image processing library inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", max_length=512) outputs = model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'], pixel_values=image_features) ```
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