Image-Label数据中，对应类别的图文为正样本；Image-Text中对角线为正样本。...2 损失函数 在上述矩阵的基础上，可以利用对比学习的思路构建融合Image-Label和Image-Text两种数据优化函数。...Image-Text引入对Image-Label效果提升：对于上面3行和下面3行，下面3行引入额外Image-Text数据的图像分类效果要显著优于只使用图像分类数据的效果。...Image-Label引入对Image-Text效果提升：通过下面实验对比，引入Image-Label对Image-Text效果有一定提升作用。...5 总结 本文介绍了融合Image-Text和Image-Label两种数据的的多模态训练新方式，充分利用了不同的图像-文本数据，信息相互补充，相比单独使用一个数据取得非常好的效果。
激活的模块 训练目标 核心思想 Image-Text...Contrastive Loss Unimodal encoders 对齐图像与文本的全局语义空间 让正样本图文对更接近，负样本更远 Image-Text Matching...Language Modeling Loss Image-grounded text decoder 图像到文本的语言生成能力 使用自回归预测生成 caption，优化交叉熵 Image-Text...Contrastive Loss (ITC): InfoNCE（对比学习）损失 Image-Text Matching Loss (ITM) : Binary classification task
Image-Text Contrastive Learning，采用CLIP文章中的INfoNCE Loss追求Image和Text之间的交互信息最大化Image-Text Matching，预测图文是否匹配...pseudo-target额外监督，降低了图文匹配训练时噪音对模型的干扰2.特征融合的方式：one-stream单流网络，比较常规如VILT，适用于分类等相关的任务图片two-stream双流网络，往往是图文Image-Text...图片CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）可以说是一篇开创性的工作，使用Image-Text Contrastive Learning的方式进行自监督训练...等通过寻找图文信息的关联系进行自监督训练的，如：CLIP、CLIP4CLIP、BLIP等WRA：Word-Region Alignment将文本Token与图像RoI进行匹配，如UNITER中提到的WRA图片ITC：Image-Text...Contrastive Learning图像文本对比学习，用于将图像文本特征对齐，如ALBFE，CLIP等ITM：Image-Text MatchingImage-Text Matching预测了一对图像文本对是否匹配参考文献
研究者们在多模态模型微调过程中联合使用了两种辅助损失：图像-文本对比（Image-Text Contrastive, ITC）和图像-文本匹配（Image-Text Matching, ITM）。...技术细节 Image-Text Contrastive (ITC) ITC就是使用对比学习的方法让图像和文本的特征对齐。...Image-Text Matching (ITM) 在社交媒体帖子中，不相关或弱相关的文本-图像对很常见，仅仅用ITC，可能图像和文本表面上看上去确实没有关联，但是可能有着深层次的关联，使用这个任务可以帮助模型挖掘这深层次的关系
1 多模态模型结构上的统一 论文题目：CoCa: Contrastive Captioners are Image-Text Foundation Models 下载地址：https://arxiv.org...下图反映了两种训练模式的差异，Image-Label以离散label为目标，将相同概念的图像视为一组，完全忽视文本信息；而Image-Text以图文对匹配为目标，每一对图文可以视作一个单独的label，...本文的核心方法是在数据格式上进行统一，以此实现同时使用Image-Text和Image-Label数据的目标。这两种类型的数据可以表示成一个统一的形式：(图像，文本，label)三元组。...Image-Label数据中，对应类别的图文为正样本；Image-Text中对角线为正样本。...Image-text matching (ITM)：图像和文本的匹配loss，和对比学习loss类似，用于学习样本全局的表示。
在这个阶段中，采用了与BLIP预训练过程近似的目标损失：Image-Text Contrastive Learning (ITC) 、Image-grounded Text Generation (ITG...)、Image-Text Matching (ITM).
2、从数据角度来看，大多数sota的方法，如CLIP, ALBEF, SimVLM 都是对从网上收集的图像-文本对（image-text pair）进行预训练。...该模型与三个视觉语言目标共同进行预训练，即图像-文本对比学习（image-text contrastive learning）、图像-文本匹配（image-text matching）和图像-条件语言建模...1、图像-文本对比损失（Image-Text Contrastive Loss, ITC）激活了单模态编码器，目的是通过促进正向的图像-文本对与负向的图像-文本对有相似的表示，来对齐ViT和text Transformer...2、图像-文本匹配损失（Image-Text Matching Loss, ITM）激活了以图像为基础的文本编码器。它的目的是学习图像-文本的多模态表示以捕捉视觉和语言之间的细粒度对齐。
Stacked Cross Attention for Image-Text Matching（基于叠加跨注意力机制的图像文本匹配） ---- ---- 作者：Kuang-Huei Lee,Xi Chen...,Gang Hua,Houdong Hu,Xiaodong He 摘要：In this paper, we study the problem of image-text matching....words in sentences allows to capture fine-grained interplay between vision and language, and makes image-text...the full latent alignments using both image regions and words in sentence as context and infer the image-text
CLIP模型采用经典的双塔结构，两个塔对文本信息和图像信息分别编码，输入数据是从多个渠道获取的图片和对应描述的image-text对，利用对比学习让相似的图像和文本表示近，不同的图像和文本表示远，进而起到文本和图像模态拉起到同一特征空间的作用...为了让BART能够学到CLIP中的跨模态知识，文中将预训练CLIP模型的参数fix不变，引入Text-Text Distance Minimization和Image-Text Contrastive...Text Encoder侧取分类token的表示，BART Encoder取所有token表示的average pooling，并使用一个全连接将其映射到CLP中的多模态特征空间，公式表述如下： Image-Text
多媒体团队在arXiv上也同样发表了一篇将BERT应用到视觉中的论文《ImageBERT: Cross-modal Pre-training with Large-scale Weak-supervised Image-Text...为了确保文字和图片在语义上是相关的，作者利用少量image-text监督数据，训练了一个弱image-text语义模型来预测在语义上是否相关。...用这个模型从十亿规模的image-text 对中过滤掉相关性不高的数据，从而生成的数据集LAIT（Large-scale weAk-supervised Image-Text），其中包含了 一千万张图片...Language Modeling）、掩码对象分类（Masked Object Classification）、掩码区域特征回归（Masked Region Feature Regression）、图文匹配（Image-Text...在图文匹配任务中，其主要目标是学习图文对齐（image-text alignment）。
Image-Text Representations 对于图像文本表示，作者concat了图像和文本的输入向量，形成图像-文本输入表示 image.png 2.2 Mixture-of-Modality-Experts...2.3 Pre-Training Tasks VLMo通过对图像和文本表示的图像-文本对比学习（image-text contrastive learning）、掩码语言建模（masked language...modeling）和对具有共享参数的图像-文本对表示的图像-文本匹配（image-text matching）进行联合预训练。...Image-Text Contrast [I_CLS] token和[T_CLS] token的最终输出向量分别被用作图像和文本的聚合表示。...Image-Text Matching 图像-文本匹配旨在预测图像和文本是否匹配。
其中一个重要原因是视频-文本（Video-text pairs）数据的标注困难，导致数据量相比图片文本（Image-text pairs）数据集如LAION-5B差了几个数量级（典型的文本视频对数据集WebVId10M...具体地，网络模型结构上图所示，整个模型分为两个分支，一个motion分支利用Text-free videos来学习运动动态，一个content分支利用大规模地image-text pairs来学习表观信息...在测试过程中，则可以直接利用文本作为引导，生成平滑高质量的视频，这是因为image-text中包含丰富的运动意图，这些运动意图信息通过3D-UNet模块中的时序模块注入运动动态后，就可以实现视频生成了。
94.4 50.5 78.7 87.1 Pixel-BERT63.6 87.5 93.6 50.1 77.6 86.2 四、文献 [1] Lee, Stacked Cross Attention for Image-Text...Matching, ECCV 2018. [2] Wang, Position Focused Attention Network for Image-Text Matching, IJCAI 2019.... [3] Qi, ImageBERT: Cross-modal Pre-training with Large-scale Weak-supervised Image-Text Data, 2020....Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks, CVPR, 2015. [6] Wang, PFAN++: Bi-Directional Image-Text
参考资料 http://jingyan.baidu.com/article/20b68a885a3607796cec622c.html http://www.centoscn.com/image-text
代码将在https://github.com/farewellthree/STAN Image-text pretrained models, e.g., CLIP, have shown impressive...general multi-modal knowledge learned from large-scale image-text data pairs, thus attracting increasing...modeling in the context of image-to-video knowledge transferring, which is the key point for extending image-text
Spatial Instruction Tuning on Region-Text Pairs 基于 LLM 的开源多模态大模型的训练方法一般是在 image-text pairs 数据上 instruction...幸运的是，开源数据集中已经有一些 region-text pairs 数据，虽然数量上远小于 image-text pairs 数据，但是对提高多模态模型的区域级理解和推理能力有很大帮助。...image-text pairs 也可以转化为用于 spatial instruction tuning 的训练数据，具体做法是，通过一个预训练的通用物体检测器从图像中提取多个物体框作为 spatial
2.1 图文对比学习 Image-Text Contrastive Learning (ITC) (1) 目的：学习对齐图像特征和文本特征，使得它们的互信息最大化； (2) 过程： ① 对齐image...2.3 图文匹配 Image-Text Matching (ITM) (1) 目的：学习图像与文本表示之间细粒度的对齐。...Representation Learning png-06 5.2 Image Captioning png-07 5.3 Visual Question Answering png-08 5.4 Image-Text
UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning 结构和其他的一样，预训练任务采用了四个：MLM；MRM，把某区域特征换为全0，然后去恢复它，mlm...预训练用了masked language modeling、image-text matching，以及masked visual modeing，MVM是随机mask掉某个物体的所有网格，然后预测这些网格属于的类别...encoder和fusion encoder，可以分别适用于不同的下游任务，比如检索任务用dual、需要跨模态语义信息的分类任务用fusion；预训练任务分阶段进行，image-only、text-only、image-text...三个：Image-Text Contrast，一个batch的图片、文本作对比学习，对角线上是正样本对（这是一般的方法，但本文的方法分为图片对文本、文本对图片的相似度，没太看懂）；MLM；ITM。
loss Lintra (right) takes features after VL fusion and compute loss over region-word pairs within each image-text...Linter takes features before VL fusion and compute loss over all region-word pairs across a batch of image-text
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