多模态预训练模型都有哪些?
时间: 2023-12-13 18:09:40 浏览: 89
当前主流的多模态预训练模型包括:
1. ViT:Vision Transformer,是一种基于Transformer结构的图像分类模型。
2. CLIP:Contrastive Language-Image Pre-Training,是由OpenAI提出的一种语言和图像的对比学习模型。
3. UNITER:Universal Image-Text Representation Learning,是由华为Noah's Ark Lab提出的一种基于Transformer结构的图像和文本的联合预训练模型。
4. DALL-E:是由OpenAI提出的一种图像生成模型,可以根据文本描述生成对应的图像。
5. VSE:Visual-Semantic Embedding,是一种将图像和文本嵌入到同一向量空间的预训练模型,可以用于图像检索和描述生成等任务。
6. LXMERT:Language-Driven Cross-Modal Encoder Representations from Transformers,是一种基于Transformer结构的图像和文本的联合预训练模型,可以用于视觉问答等任务。
相关问题
最新的多模态预训练模型
目前最新的多模态预训练模型是CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining),由OpenAI公司开发。该模型同时处理图像和文本数据,利用对比学习的方式进行预训练,从而学习到文本和图像之间的语义联系。这使得CLIP不仅能够识别图像中的物体,还能够理解文本中的语义,并将其与图像联系在一起。与其他多模态模型相比,CLIP在多项基准测试中表现出色,具有更好的语义理解能力和更强的泛化能力。
多模态视觉语言模型有那些主流框架
多模态视觉语言模型是一种能够同时处理图像和文本的模型。目前有几个主流的框架用于构建多模态视觉语言模型,包括:
1. ViLBERT(Vision-and-Language BERT):ViLBERT是由微软研究院提出的一种多模态预训练模型。它通过联合训练图像和文本任务来学习视觉和语言之间的关联。
2. LXMERT(Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers):LXMERT是由美国南加州大学提出的一种多模态预训练模型。它使用Transformer网络结构来编码图像和文本,并通过联合训练来学习视觉和语言之间的交互表示。
3. UNITER(UNiversal Image-TExt Representation):UNITER是由华为诺亚方舟实验室提出的一种多模态预训练模型。它使用Transformer网络结构来编码图像和文本,并通过联合训练来学习视觉和语言之间的共享表示。
4. VisualBERT:VisualBERT是由美国斯坦福大学提出的一种多模态预训练模型。它将图像和文本输入到同一个Transformer网络中,并通过联合训练来学习视觉和语言之间的关联。
5. OSCAR(Object-Semantics Aligned Pre-training):OSCAR是由Facebook AI提出的一种多模态预训练模型。它使用Transformer网络结构来编码图像和文本,并通过联合训练来学习视觉和语言之间的对齐表示。
这些主流框架都在多模态视觉语言理解任务中取得了很好的效果,并且在图像描述生成、视觉问答等任务上有广泛的应用。