视觉语言预训练 VLP

视觉语言预训练(VLP)是一种结合视觉和语言的预训练模型，它能够学习到视觉和语言之间的通用表示。这种模型可以应用于多模态任务，如图像-文本和视频-文本预训练。VLP模型的发展是计算机视觉和自然语言处理领域的重大进展之一。

VLP模型通过使用不同的预训练目标来进行训练。这些预训练目标可以分为四类：补全、匹配、时序和特定类型。补全预训练目标是指根据给定的部分信息来预测缺失的信息，匹配预训练目标是指通过比较视觉和语言之间的匹配程度来进行训练，时序预训练目标是指根据序列中的上下文关系进行训练，特定类型预训练目标是指根据特定类型的任务进行训练。

VLP模型还可以利用下游任务的训练目标来进行预训练。例如，对于视觉问答(VQA)和视觉描述(VC)等任务，VLP模型可以使用融合表示并应用全连接层来对预定义的答案进行分类。此外，VLP模型还可以通过自回归解码器生成图像或视频的文本描述。

综上所述，视觉语言预训练(VLP)是一种结合视觉和语言的预训练模型，它可以用于多模态任务，并通过不同的预训练目标和下游任务进行训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [综述 | 最新视觉-语言预训练综述](https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/123267583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [【自然语言处理】【多模态】多模态综述：视觉语言预训练模型](https://blog.csdn.net/bqw18744018044/article/details/125697252)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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