增强包括对一段内容进行各种各样的修改，从重新裁剪照片到改变录音的音调。创建不被这些变化愚弄的 AI 是很重要的。AugLy 通过提供复杂的数据增强工具来创建样本以训练和测试不同的系统。...它提供了100多个数据增强功能，专注于互联网上的真人在 Facebook 和 Instagram 等平台上对图片和视频所做的事情。例如，这包括了覆盖文本、表情符号和截屏转换。...使用真实世界的增强，结合不同的模态，例如文本和图像或音频和视频，可以帮助机器更好地理解复杂的内容。...工作原理: AugLy 是由我们西雅图和巴黎办事处的全球研究人员和工程师开发的。它有四个子库，每个子库对应不同的模态。...我们汇集了来自不同现有库的许多扩展，以及一些我们自己编写的以前不存在的扩展。
同时，模态也可以有非常广泛的定义，比如我们可以把两种不同的语言当做是两种模态，甚至在两种不同情况下采集到的数据集，亦可认为是两种模态。...多模态表示学习 Multimodal Representation 单模态的表示学习负责将信息表示为计算机可以处理的数值向量或者进一步抽象为更高层的特征向量，而多模态表示学习是指通过利用多模态之间的互补性...联合表示将多个模态的信息一起映射到一个统一的多模态向量空间； 协同表示负责将多模态中的每个模态分别映射到各自的表示空间，但映射后的向量之间满足一定的相关性约束（例如线性相关）。...例如，在图片描述中，形成怎样的一段话才算是对图片好的诠释？也许一千个人心中有一千个哈姆雷特吧。 对齐 Alignment 多模态的对齐负责对来自同一个实例的不同模态信息的子分支/元素寻找对应关系。...结束语 到此为止，我们对多模态机器学习领域的研究方向和应用进行了一个大致的梳理，受限于篇幅，还有许多未涉及的研究问题。 有什么读后感吗？
以 GPT4V 为代表的多模态大模型（LMMs）在大语言模型（LLMs）上增加如同视觉的多感官技能，以实现更强的通用智能。...这样的操作很难拓展到多模态大模型上：其一，多模态大模型的神经元数量是传统模型的成百上千倍，人工检查成本过于高昂；其二，根据神经科学中的分布式表示原理，一个神经元可能会有多个含义，一个语义可能分布在多个神经元当中...可以看到，无论是否包含图像输入或者是纯文字输入，LMM 与 LLM 的不同之处在于能够理解视觉输入，我们在稀疏编码器的神经元中也找到了许多与 LLM 不一样的地方。...在进行神经元探测时，我们发现不同于先前的 LLM 工作，往往激活最强烈的神经元并不是与高层级概念直接相关的，而是许多低层级的感知神经元。...定位模型错误原因 LMM 在实际应用使往往会产生许多幻觉，上面便是 LLaVA-NeXT-8B 在实际场景下产生幻觉的一个例子，图片中并未标注玻利维亚但模型仍旧回答了 “Yes”。
现有的方法依赖OCR来提取文本或命名实体，但这在许多情况下不起作用。为了解决这个问题，我们创建了KYMKB，一个模因模板、示例和有关模因使用的详细信息的集合。...使用相似性度量和多个邻居查询KYMKB，可以以about部分的形式检索到足够的信息，将此模因解释为另类愤怒地表达嘲笑，与创建FigMemes的域一致。...或者，我们可以选择是考虑基模板，还是考虑编码模因知识的模板和示例。我们也可以考虑多个邻居，并选择其中最常见的模板或标签。不同的编码器，例如不同版本的CLIP，也可以使用。...这与我们的探索性数据分析是一致的，在KYMKB中查询多个模板为我们提供了足够的信息来解释一个融合了两个模板的新模因。当我们只考虑模板或只考虑文本时，自然会导致多个不同模板的实例，因此会有噪声标签。...对于FigMemes，TLC与原文工作报告中的文本基线和视觉基线相比具有竞争力或更强。不同方法和模态的性能差异很大，强调了任务的难度。 TLC?
然而随着向量承载的信息的复杂化以及多模态的发展，在一些特定场景下，单个向量列就不足以表征更宽泛和丰富的信息了。 多向量列，顾名思义，就是在单个集合里支持多个独立的向量列。...而这背后也是信息复杂性的体现，不同的向量列可以用来存储和表示： 多个角度的信息，如电商产品图片的正视图、侧视图和俯视图； 不同 embedding 模型的侧重，比如 dense embedding 更关注整体...策略二：WeightedRanker WeightedRanker 分数加权平均算法的核心思想是对多个召回路的输出结果的分数进行加权平均计算，以得到一个综合的结果，其中不同召回路的贡献可由预设的权重来决定...2.特征提取 创建多向量列 Collection 其中，同种标注的地方是两个向量列，不同的向量列通过不同的 embedding models 进行提取，这里以 ResNet 和 CLIP 为例，分别代表典型图像和文本...的返回结果，而这里我们以 target 图片的局部信息【红绿灯】为例进行一次图片搜索。
xxx-Swift.h错误问题 打不同版本的target包 坑 项目中使用了Swift版本的图表库Charts，导致在不同的target下需要使用不同的-Swift.h桥接 #import "IComeTest-Swift.h...import "IComeDebug-Swift.h" #import "ICome-Swift.h" 处理方案：配置Build Settings --> Preprocessor Macros, 在不同的...target下导入不同的头文件。
php /* 代码功能:使用PHP巧妙将图片按创建时间进行分类存储; 图片文件属性须取消只读属性,否则无法删除 By lost63 */ //延时设置 set_time_limit(0);...$path='C:\恢复文件\图形$图片\JPEG 图像 (.jpg)'; $result=dir($path); while($value=$result->read()){ if(strpos...> 以上就介绍了存储为web所用格式 PHP 将图片按创建时间进行分类存储的实现代码，包括了存储为web所用格式方面的内容，希望对PHP教程有兴趣的朋友有所帮助。
而且我们似乎能够在许多不同的环境下（即跨越许多不同的任务）重复使用我们对香蕉的概念性知识。 深度神经网络通常是针对手头具体的问题而设计和调整的。...在今天选择的这篇论文中的核心问题是： “我们能否创建一个统一的深度学习模型来解决跨多个领域（文本，图像，语音）的任务？” 为了做到这一点，我们需要什么？...红色描绘了语言模态（与语言相关的任务），而蓝色描绘了分类模态（与分类相关的任务） 从上图很明显得看出，MultiModel可以生成图像说明，为图像分类，实现法语德语的翻译，并构建解析树。...模态网络的输出称为共享编码器的输入，其创建一个统一的表示。...但是结果表明，即使在ImageNet任务中，这种模块的存在也不会影响性能，甚至可能略微改善。 这导致我们得出结论：混合不同的计算模块实际上是一个提升许多不同任务性能的好方法。 ?
有多个域名: dog.aimiter.com cat .aimiter.com … 需要映射到不同的静态资源目录: /var/www/html/dog /var/www/html/cat 配置如下: image.png
同时，模态也可以有非常广泛的定义，比如我们可以把两种不同的语言当做是两种模态，甚至在两种不同情况下采集到的数据集，亦可认为是两种模态。...多模态表示学习 Multimodal Representation 单模态的表示学习负责将信息表示为计算机可以处理的数值向量或者进一步抽象为更高层的特征向量，而多模态表示学习是指通过利用多模态之间的互补性...联合表示将多个模态的信息一起映射到一个统一的多模态向量空间； 协同表示负责将多模态中的每个模态分别映射到各自的表示空间，但映射后的向量之间满足一定的相关性约束（例如线性相关）。 ?...例如，在图片描述中，形成怎样的一段话才算是对图片好的诠释？也许一千个人心中有一千个哈姆雷特吧。 对齐 Alignment 多模态的对齐负责对来自同一个实例的不同模态信息的子分支/元素寻找对应关系。...结束语 到此为止，我们对多模态机器学习领域的研究方向和应用进行了一个大致的梳理，受限于篇幅，还有许多未涉及的研究问题。 有什么读后感吗？
然而目前的测试基准都仅有英文或者加上中文问题，尽管许多模型涌现 / 宣称有多语言的效果，模型的多语言能力无法得到充分测试。此外，多模态类问题，也即涉及图片的考题也往往在构建过程中被忽略。...Multimodal 多模态：我们同时考虑纯文字以及带图片的题目，并且认真处理了所有图片从而方便模型进行处理。...我们同样可以看到，来自于各个国家本土的问题更加充分地测试出了模型的多语言能力。例如 GPT-4 的 report 里将 MMLU 翻译成了多个语言，在不同语言的翻译试题上取得了较好的结果。...结语 这篇文章介绍了我们新创建的测试基准 M3Exam，目标是可以为多语言 / 多模态大模型的评价提供一个可靠的基准。...多模态模型的效果则更难令人满意，显示目前的多模态模型还只能对图片的简单特征进行捕捉，而无法捕捉更精确的细节。
在此背景下，越来越多的研究开始从多模态方面开展。然而，早期的多模态研究思路是如何将多个模型进行更好地融合，最终实现1+1>2的效果。...为解决以上问题，腾讯优图实验室研究员xavierzwlin以「多模态图文内容的识别与定位」为主题，结合腾讯优图实验室在多模态任务的研究进展、成果以及在内容安全领域中的实践经验，为大家解析背后的技术原理和内在逻辑...目前多模态任务有多种，例如以下四类： 01 识别任务：通过识别图片上的场景和文字，分辨图片想要表达的信息； 02 检索任务：通过识别一段文字中的不同描述，通过检索筛选出合适的目标； 03 Image Caption...上述具体应用抽象为具体问题，可以分类以下几个大类： 01 表征学习：表征学习可分为联合表征和协同表征两类，联合表征指的是将不同模态特征映射到同一个特征空间；而协同表征则需要在将不同模态特征映射到不同空间...现有许多工作对VISUALBERT进行一系列改进，主要方向有任务改进和模型结构改进两种。
翻译：种争青校稿：董亚微00 摘要多模态融合是自动驾驶系统感知的一个基本任务，最近引起了许多研究者的兴趣。...由于缺乏深度信息，2D目标检测通常简单地表示为 ，而三维目标检测通常表示为 。语义分割除了目标检测，许多自动驾驶感知任务可以表述为语义分割。...图片2.2 公开竞赛和数据集虽然与自动驾驶感知相关的数据集有十多个 [ 7，10，27，30，47，50，52，56，58，64，71，80，88，93，94，97，101 ] ，不过，只有三个数据集是常用的...除了早期融合、深度融合和后期融合，还有一些方法以不同的权限处理不同的模态信息，因此我们定义了将来自一个分支的目标级信息与来自其他分支的数据级或特征级信息进行融合的方法为不对称融合。...我们将其概括为具有更多潜在有用信息和自我监督的表征学习。具有更多潜在有用信息现有方法 [ 81 ] 缺乏对来自多个维度和来源的信息的有效利用。它们大多集中在前视图的单个多模态数据帧上。
图片 在本文中讨论的许多概念都起源于操作系统：详细请参阅Apple 的人机界面指南、Microsoft 的“Win32”指南（旧版）和Windows 应用程序控件（更新版）。...对话框有一个名为“对话框”的role，当你使用 元素时，浏览器会自动为你分配。 您也可以通过 ARIA 创建对话框：将 role="dialog" 应用于元素 (例如)。...因此，确实存在许多不同的 UI 模式，它们可以要求“popover”行为。...在Details/summary中，Scott O'Hara 建议这样做更为一致: 如果你的的目标是在不同的浏览器中创建绝对一致的披露组件行为，即确保所有的都暴露为展开/收缩按钮，那么你最好使用...，除了前两个，它们已展开并且旁边有隐藏按钮 图片类别中部分的显示/隐藏功能（显示在右侧）是一个披露小部件 特征 有许多不同的东西可以被视为披露组件。
晚期融合也叫决策级融合，深度学习模型先对不同的模态进行训练，再融合多个模型输出的结果。因为该方法的融合过程与特征无关，且来自多个模型的错误通常是不相关的，因此这种融合方法往往受到青睐。...目前的摘要研究通常以文本为处理对象，一般不涉及其他模态信息的处理。然而，不同模态的信息是相互补充和验证的，充分有效的利用不同模态的信息可以帮助模型更好的定位关键内容，生成更好的摘要。...同时作者为了衡量最终的摘要效果，提出了一个考虑多种模态的衡量指标 MMAE，ROUGE 针对文本，image precision 是指选择的图片是否在标准图片中，取值为 0 或 1。...但是目前的数据集具有多个图片标准标注，没有唯一的图片标注，因此为了在训练时提供图片监督信号，作者提出了两种构建唯一标注图片标注的方式：（1）ROUGE-ranking，对于每一个图片有一个与之对应的描述...现有模型架构基本为序列到序列模型结合层次化注意力机制，不同的工作会依据任务特点进行一定的改进。为了更有效的融合多模态信息，发挥模态信息的交互互补作用，在目前架构的基础上，应该思考更加合适的架构。
机器之心报道 机器之心编辑部 Meta 新的开源模型 ImageBind 将多个数据流连接在一起，适用于文本、视频和音频等 6 种模态。...在人类的感官中，一张图片可以将很多体验融合到一起，比如一张海滩图片可以让我们想起海浪的声音、沙子的质地、拂面而来的微风，甚至可以激发创作一首诗的灵感。...因此，ImageBind 只需要很少的训练就可以应用于各种不同的模态和任务。 ImageBind 是 Meta 致力于创建多模态 AI 系统的一部分，从而实现从所有相关类型数据中学习。...通过将六种模态的嵌入对齐到一个公共空间，ImageBind 可以跨模态检索未同时观察到的不同类型的内容，添加不同模态的嵌入以自然地对它们的语义进行组合，以及结合使用 Meta AI 的音频嵌入与预训练...ImageBind 强大的 scaling 表现使该模型能够替代或增强许多人工智能模型，使它们能够使用其他模态。
具体来说，作者为每种模态训练了一个轻量级适配器，以将输入信号投影到特定LLM的文本令牌嵌入空间中。通过这种方式，LLM的文本令牌嵌入空间变成了一个联合令牌嵌入空间，令牌代表文本或其他模态。...手动注释 虽然针对各种视觉问答（VQA）任务存在公开可用的第三方数据集，但作者观察到许多这些数据在多样性和质量上都不足——特别是在将大语言模型（LLMs）对齐到超越简单问答查询的多样化多模态指令遵循任务时...具体来说，作者使用各种Creative Commons许可的、公开可用的图片，并用手动创建的指令和响应来增强这些图片。...具体来说，作者使用图像的文本表示（即，多个标题、边界框信息和对象）来为图像生成问题-答案对。作者在不同的领域和问题类型上生成了15万个图像-指令-响应对。...音频描述结果 在AudioCaps数据集上的零样本音频描述结果显示，AnyMAL在不同度量上均优于现有的最先进的音频描述模型，展现了在不同模态上的强大性能。
技术挑战 图二：多模态人工智能中的新技术概念的简要说明 实现和建模的挑战 多模态学习框架能够从不同模态的数据中学习，而不需要不同的模型架构。...理想地，统一的多模态模型将结合不同类型的数据(图像、生理传感器数据以及结构化和非结构化文本数据等)，为跨模态的类似概念产生对齐的表示(例如，狗的图片，并且单词‘狗’应该产生类似的内部表示)，并提供任务所要求的任意类型的输出...在多模态学习中，组合来自不同模态的数据的过程被称为“多模态融合”，这不是简单地将几个模态分别输入到模型中。不同数据模态的融合可以在该过程的不同阶段进行。...最简单的方法包括在任何处理之前串联输入模态或特征(早期融合)。虽然简单，但这种方法并不适用于许多复杂的数据模态。...最后一种方法是为每种模态训练单独的模型，并结合输出概率(后期融合)，这是一种简单而稳健的方法，但错过了从模态之间的相互作用中提取信息的机会。 与多模态模型相关的许多其他重要挑战仍然存在。
甚至，给一个鸽子图，外加一个摩托音频，能够检索出一张摩托和鸽子的图片。 这还不算啥，ImageBind还可以进行跨模态检索，如火车喇叭音频，文本、深度、图片&视频。...ImageBind还在跨模态的新兴零样本识别任务上取得了新的最先进性能，甚至优于为该模态训练的最近模型来识别概念。 未来用在哪？...有了这个能力，人们能就可以通过将静态图像与音频提示相结合来创建动画。...ImageBind甚至优于之前，为某一特定模态单独训练的专家模型。有了它，智能体现在可以理解照片中的物体、声音、三维形状，以及它们如何移动。简言之，就像我们人类一样！ 嵌入一直以来非常有用。...随着GPT迅速蹿红，相信更多的人已经从它那里获得了令人难以置信的价值。IMAGEBIND展示了嵌入的力量，甚至在许多模态上得到了极大的增强。
这个模型与众不同之处便是可以将多个数据流连接在一起，包括文本、图像/视频和音频、视觉、IMU、热数据和深度（Depth）数据。这也是业界第一个能够整合六种类型数据的模型。...对此，Meta 在其官方博客中也说道，“ImageBind 可以胜过之前为一种特定模式单独训练的技术模型。但最重要的是，它能使机器更好地一起分析许多不同形式的信息，从而有助于推进人工智能。”...在很多场景中，一个单一的联合嵌入空间包含许多不同种类的数据，如声音、图像、视频等等。 如今，基于 ImageBind 这样的模型可以让机器学习更接近人类学习。...“ImageBind 表明可以跨多种模态创建联合嵌入空间，而无需使用每种不同模态组合对数据进行训练。...元宇宙将建立在向量的基础上。 通过对齐 6 种模态，你可以实现一些仅靠文本的 GPT-4 无法实现的花式功能： 跨模态检索：将其视为多媒体谷歌搜索 嵌入空间算术：无缝地组合不同的数据格式。
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