点关注，不迷路，定期更新干货算法笔记~ 在训练过程中使用更多数据一直是深度学习提效的重要方法之一，在多模态场景也不例外。...比如经典的CLIP模型，使用了大规模的网络图文匹配数据进行预训练，在图文匹配等任务上取得非常好的效果。...在训练过程中，首先使用单模态任务（MIM、MLM）进行单模态模型的预训练，然后再同时使用单模态和多模态任务继续训练。...下表对比了FLAVA和其他多模态模型在训练数据、预训练任务和可解决的模态上的差异。FLAVA使用了多种单模态数据，让模型能够同时处理单模态和多模态任务。...在预训练阶段就引入prefix prompt，让模型在预训练过程中就能区分两种类型的数据。
想要将深度学习应用于小型图像数据集，使用预训练网络就是一种常用且高效的方法。预训练网络就是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练(通常是大规模图像分类任务)。...如果训练的原始数据集足够大且足够通用（如imagenet数据集），那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效的作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于不同的计算机视觉问题。...这种学习到的特征在不同问题之间的可移植性，也是深度学习与其他浅层方法相比的重要优势。使用预训练网络有两种方法，特征提取和微调模型。...比如上述：训练好的卷积基可以说我们训练好的Vgg网络，我们丢掉后面的分类器，接上我们自己想要的分类器，比如说添加一个Dense层等等，然后再重新训练的时候，不让我们的vgg网络的变量参加训练，只训练我们的分类器...默认情况下，这个密集连接分类器对应于ImageNet的1000个类别。因为我们打算使用自己的分类器（只有两个类别：cat和dog），所以不用包含。
自从2018年bert在NLP领域声名鹊起，通过预训练在n多NLP任务中刷榜，成功发掘出了transformer的潜力，众多研究者就看到了多模态发展的新的机会——使用大量数据做预训练。...因为从updn模型开始，多模态这面普遍把图片提取成区域特征序列做后续处理，这样的话多模态是视觉和文本特征序列，NLP中是文本特征序列，没什么本质差异，自然可以把预训练搬过来，一系列多模态transformer...本文使用一个叫做MVM（masked visual modeling）的预训练，会利用到VD，其他预训练有MLM、ITM(图文匹配)。但其实使用网格特征很多之前的工作都已经在用了。...SimVLM预训练更简单，不需要做目标检测（不需使用区域化特征）或辅助的损失（比如lxmert里使用了5个预训练任务），但是获得了很好的表现。并且模型有很强的泛化能力，在零样本学习中同样表现良好。...simvlm使用的结构还是transformer，与之前的模型的一个区别在于预训练方法的不同，本文使用prefixLM。
选自AWS Blog 作者：Julien Simon 机器之心编译 参与：Pedro、路 本文介绍了如何利用 Apache MXNet 预训练出的多个模型。...每个模型在特定图像上的表现略有不同，训练多个模型旨在找出更适合特定任务的模型。 在这篇博文中，你将会了解如何使用 Apache MXNet 预训练出的多个模型。为什么要尝试多个模型呢？...head -48 vgg16-symbol.json 三个模型都使用 ImageNet 训练集进行预训练。这个训练集包含超过 120 万张物体和动物的图像，这些图像被分成了 1000 个类别。...在每个训练 epoch 之后保存权重是个好习惯。一旦训练完成，我们可以查看训练日志，然后选择最佳 epoch 的权重，最优 epoch 即具有最高验证准确度的 epoch。...224 x 224 是图像分辨率：模型就是使用这个分辨率的图像来训练的。3 是通道数量：红色、绿色和蓝色（按此顺序）。1 是批量大小：一次预测一个图像。
基于Caffe VGG16 的多标签分类 这里采用从图像直接读取图片数据和标签的方式进行多标签分类. 1...._->Transform(cv_img, &(this->transformed_data_)); trans_time += timer.MicroSeconds(); // 图片的多...labels 预读取 for(int i = 0;i < label_dim;++i){ // lines_[lines_id_].second就是最开始改为的int*,多label...基于VGG16多标签分类 3.1 train_val.prototxt name: "vgg16-multilabel" layer { name: "data" type: "ImageMultilabelData...3.5 多标签分类部署 deploy.py #!
Mask R-CNN模型下载 Mask R-CNN是何凯明大神在2017年整出来的新网络模型，在原有的R-CNN基础上实现了区域ROI的像素级别分割。...关于Mask R-CNN模型本身的介绍与解释网络上面已经是铺天盖地了，论文也是到处可以看到。...这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。...tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型，提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用，首先需要下载Mask R-CNN网络模型，这个在tensorflow...的models的github上面有详细的解释与model zoo的页面介绍， tensorflow models的github主页地址如下： https://github.com/tensorflow/
多头注意力机制通过并行地使用多个注意力头，每个头可以专注于输入的不同部分，进而捕捉到更多细节信息。...多查询注意力机制 为了进一步提高效率和性能，Gemini 引入了一种名为多查询注意力（MQA）的机制。MQA 减少了键-值对的数量，从而降低了计算复杂度，同时保持了足够的表现力。...预训练策略 大规模多模态数据预训练 Google Gemini 经过大规模的多模态数据预训练，包括文本、图像、音频和视频等多种类型的数据。...这种广泛的预训练使得模型能够理解和生成多种类型的媒体内容，并且在不同的任务中展现出色的表现。通过这种方式，Gemini 能够学习到跨模态的通用特征表示，从而提高了模型的泛化能力和灵活性。...通过采用先进的架构设计、大规模多模态数据预训练以及针对特定任务的优化策略，Gemini 在多种应用场景中展现出了卓越的能力。
毕竟，有一个经过大量数据和计算训练的模型，你为什么不利用呢？ 预训练模型万岁！...利用预训练的模型有几个重要的好处： 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)的模型性能 不需要太多的标签数据 迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型，如GPT和GPT...利用预训练模型的一种常见技术是特征提取，在此过程中检索由预训练模型生成的中间表示，并将这些表示用作新模型的输入。通常假定这些最终的全连接层得到的是信息与解决新任务相关的。...使用预训练模型的注意事项 1、你的任务有多相似？你的数据有多相似？ 对于你的新x射线数据集，你使用Keras Xception模型，你是不是期望0.945的验证精度？...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。
Transformers，哪种预训练模型的可迁移性更好？ 一文献给还在ConvNets和Transformer之间犹豫的小伙伴们：也许是时候倒向Vision Transformer预训练模型了！...（more transferable）的预训练特征。...通过系统的实验，我们认为使得Transformer的迁移性能优于ConvNets的另外一大原因是其在提供相近ImageNet预训练性能的情况下，具有更少的参数量，这有利于降低预训练模型在下游任务上过拟合的风险...我们认为这个结果可以在某种程度上有力地说明Vision Transformer组的预训练模型可以提供更有迁移能力的预训练特征。...对此我们的解释是Vision Transformer在迁移到下游任务时可能更依赖于模型的全局微调操作, 因为在这组实验里我们直接使用了预训练模型的特征，而没有对预训练模型进行微调。
它们被称为预训练模型，因为其他研究人员可以使用它们来解决类似的问题。 下面让我描述一些预训练模型的示例。 LeNet-5 (1989)：经典的 CNN 框架 LeNet-5 是最早的卷积神经网络。...他们使用非常小的 (3x3) 卷积滤波器将深度增加到 16 层和 19 层。这种架构显示出显着的改进。VGG-16 名称中的“16”指的是 CNN 的“16”层。它有大约 1.38 亿个参数。...使用预训练模型识别未知图像 在本节中，将展示如何使用 VGG-16 预训练模型来识别图像，包括 (i) 如何加载图像，(ii) 如何格式化预训练模型所需的图像，以及 (iii) 如何应用预训练模型。...它是 NumPy 的替代品，可以使用 GPU 的强大运算能力。Google 的 TensorFlow 是另一个著名的开源深度学习库，用于跨一系列任务的数据流和可微分编程。...PyTorch 在其库中包含了许多预训练模型。从这个长长的 Pytorch 模型列表中选择一个预训练模型。下面我选择 VGG-16 并称之为“vgg16”。
作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP 上一篇博文整理了预训练新范式，见 预训练新范式！为什么Prompt会更有效？...然后本文使用了一个十分直观的Prompt方法，将多模态序列作为前缀Prompt放到decoder输入序列的前面，进而中解码过程中分享多模态信息即可。...另一个优势是，这种多模态输入完全可以利用现在已经做了大量工作的多模态预训练模型。关于 多模态预训练 模型博主过往文章做过整理，不再赘述。...pre-train指利用现有的多模态预训练模型，然后改装我们的任务适应模型，最后再在自己的数据集上进行fine-tune。...与以往路线的不同如上图所示： 图a和图b是传统的视觉定位方法。a是指先用大量的数据来预训练，即使用[mask]机制来盖住token，然后还原信息以提升表示的质量。
/tensorflow/models/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.py 1.2 下载MobileNet V1预训练模型 MobileNet V1预训练的模型文在如下地址中下载...github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.md 打开以上网址，可以看到MobileNet V1官方预训练的模型...[MobileNet V1不同输入和不同通道数的官方预训练模型] 这里以选择MobileNet_v1_1.0_192为例，表示网络中的所有卷积后的通道数为标准通道数（即1.0倍），输入图像尺寸为192X192...构建网络结构及加载模型参数 2.1 构建网络结构 在1.1小节中下载mobilenet_v1.py文件后，使用其中的mobilenet_v1函数构建网络结构静态图，如下代码所示。...先从官网下载label数据，需要注意的是MobileNet V1使用的是ILSVRC-2012-CLS数据，因此需要下载对应的Label信息（本文后面附件中会提供）。解析Label数据代码如下。
它包括Mask R-CNN的源代码，用于MS COCO的训练代码和预训练权重，用于可视化检测pipline的每个步骤的Jupyter notebook等。...我们在上面链接的这个特殊模型在流行的ImageNet数据库上提供了预训练权重（它是一个包含数百万张属于20,000多类的图像数据库）。...从深度学习的角度考虑，这个问题的首选技术是基于深度学习的图像处理。在这个分类问题中，我们可以使用预训练的Keras VGG16模型来识别给定图像中的番茄是成熟的还是未成熟。...使用预训练的VGG16，VGG19和InceptionV3模型训练模型。VGG网络的特点在于其结构简单，仅使用3×3卷积层堆叠起来以增加深度。16和19代表网络中的weight layers。...总结 深度学习是一个难以适应的棘手领域，它对硬件的算力有很高的要求，这也是会有这么多的预训练模型的原因。希望上面列出来的一些预训练模型可以帮到大家。
为了开发这个模型，我们使用了斯坦福的car数据集，其中包含了196个车型类别的16,185张图片。 使用预训练的VGG16、VGG19和InceptionV3模型对模型进行训练。...你需要查找、收集并标注大量图像，才能有希望构建一个像样的模型。因此，在这个领域中使用预训练的模型很有意义。 VGG-Face是一个包含2,622个唯一身份的数据集，包含200多万张面孔。...问题进一步分为两部分，具体如下: 二值分割:图像中的每个像素都被标记为一个工具或背景 多类分割:将不同的仪器或仪器的不同部分与背景区分开来 该预训练模型基于U-Net网络体系结构，并通过使用最先进的语义分割神经网络...图像编码器是一个卷积神经网络(CNN)。 这是一个在MS COCO数据集上的VGG 16预训练模型，其中解码器是一个长短时记忆(LSTM)网络，用于预测给定图像的标题。...结束语 深度学习是一个很难适应的领域，这就是为什么我们看到研究人员发布了这么多预训练过的模型。
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。...CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。多模态对比语言图像预训练（CLIP）是一种神经网络模型，它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。...与传统的单模态预训练模型不同，CLIP能够同时处理图像和文本，从而更好地理解它们之间的语义关系。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，是一种自回归语言模型。...这使得CLIP成为了一种通用的多模态预训练模型，可以广泛应用于图像标注、视觉问答、图像生成等领域。CLIP(对比语言图像预训练)是一种基于多种(图像、文本)对进行训练的神经网络。...name '参数也可以是本地检查点的路径。可以选择性地指定运行模型的设备，默认是使用第一个CUDA设备(如果有的话)，否则使用CPU。当' jit '为' False '时，将加载模型的非jit版本。
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。...CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。 多模态对比语言图像预训练（CLIP）是一种神经网络模型，它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。...与传统的单模态预训练模型不同，CLIP能够同时处理图像和文本，从而更好地理解它们之间的语义关系。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，是一种自回归语言模型。...这使得CLIP成为了一种通用的多模态预训练模型，可以广泛应用于图像标注、视觉问答、图像生成等领域。 CLIP(对比语言图像预训练)是一种基于多种(图像、文本)对进行训练的神经网络。...name '参数也可以是本地检查点的路径。 可以选择性地指定运行模型的设备，默认是使用第一个CUDA设备(如果有的话)，否则使用CPU。
这里以resnet预训练模型举例。3、训练特定层，冻结其它层另一种使用预训练模型的方法是对它进行部分训练。具体做法是，将模型起始的一些层的权重保持不变，重新训练后面的层，得到新的权重。...如何使用预训练模型，是由数据集大小和新旧数据集(预训练的数据集和自己要解决的数据集)之间数据的相似度来决定的。 下图表展示了在各种情况下应该如何使用预训练模型：??...PyTorch中使用预训练的模型初始化网络的一部分参数：#首先自己新定义一个网络class CNN(nn.Module): def __init__(self, block, layers, num_classes...) # cnn.load_state_dict()方法对cnn初始化，其一个重要参数strict，默认为True，表示预训练模型（model_dict）的层和自己定义的网络结构（cnn）的层严格对应相等...到此我们实现了PyTorch中使用预训练的模型初始化网络的一部分参数。
其中VIF和DLM是空间域的也即一帧画面之内的特征，TI 是时间域的也即多帧画面之间相关性的特征。这些特性之间融合计算总分的过程使用了训练好的 SVM 来预测。 VMAF是目前比较好用的质量评价模型。...全参考视频质量评价模型 为了克服静止图像质量评价模型的缺点，我们提出了考虑时域信息的视频质量评价模型，鉴于预训练的深度卷积神经网络用于图像任务的成功，我们提出了一个无权重共享的完全可训练的模型 ProxVQM...，以及利用预训练 VGG 网络的部分可训练模型 VGG-ProxVQM 。...ProxVQM网络结构 VGG-ProxVQM 对于部分可训模型 VGG-ProxVQM ，其模型结构如下图所示，和 ProxVQM 不同的是，它首先利用了预训练的VGG网络提取帧图像的特征之后再进行后续的处理...实例2 总结 在图像/视频质量评价领域， PVQM 往往是复杂且不可微的，作者基于前人的工作 VMAF 提出了使用 CNN 去近似 VMAF ，并且利用YouTube UGC 720P数据集去生成训练数据
《UNIMO》、用不匹配的图文对也能进行多模态预训练？...在这项工作中，作者提出了一种统一模态预训练的结构，即UNIMO，它可以有效地适应单模态和多模态的理解和生成任务。...01 Motivation 大规模预训练由于其强大的泛化能力和对大规模数据的高效使用，在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域都受到了广泛关注。...为了适应多模态场景，一系列多模态预训练方法也出现了，如ViLBERT、VisualBERT和UNITER，通过在图像-文本对语料库上进行预训练，大大提高了处理多模态信息的能力。...Single-Modal tasks 以往的多模态预训练模型通常不能有效地适应单模态场景。上表展示了本文方法在语言理解和生成任务上和其他单模态预训练模型相比的结果。 3.3.
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