「视觉-语言」理解与生成大统一:一键生成图像标注,完成视觉问答!
机器学习算法工程师
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2022-02-26 22:47
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转自机器之心公众号
编辑:杜伟、陈萍
这个 BLIP 模型可以「看图说话」,提取图像的主要内容,不仅如此,它还能回答你提出的关于图像的问题。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2201.12086.pdf
代码地址:https://github.com/salesforce/BLIP
试玩地址:https://huggingface.co/spaces/akhaliq/BLIP
单峰编码器
基于图像的文本编码器
基于图像的文本解码器
图像文本对比损失(image-text contrastive loss, ITC),激活单峰编码器,旨在通过鼓励正图像文本对(而非负对)具有相似的表征来对齐视觉与文本 transformer 的特征空间;
图像文本匹配损失(image-text matching loss, ITM),激活基于图像的文本编码器,旨在学习捕获视觉与语言之间细粒度对齐的图像文本多模态表征;
语言建模损失(language modeling loss, LM),激活基于图像的文本解码器,旨在给定一张图像时生成文本描述。
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