刷新SOTA！Salesforce提出跨模态对比学习新方法，仅需4M图像数据！ 10
多模态已经不是一个新鲜的话题，如何在一个模型中融合CV和NLP的信息同时吸引了两个领域的目光（CV、NLP的会都能投），但是很容易就能想到，来自图片的视觉特征和来自语料的文本特征来自不同的模型，所隐含的信息很难放到同一个隐状态空间中，于是特征融合Fuse成为众多模型所关注的重点。与此同时，多模态的初衷是通过描述相似对象的语料和图片互相促进，进而提升效果，那么怎么才能获得“描述相似对象”的标注呢？这...
BERT跨模态之后：占领了视觉常识推理任务榜单TOP 2！ 4
前言 由于 BERT-like 模型在 NLP 领域上的成功，研究者们开始尝试将其应用到更为复杂的 多模态 任务上。要求模型除文本数据以外，还要接收其他模态的数据（比如图像、声音等），在理解和关联多模态数据的基础上，完成更加复杂也更贴近实际的跨模态任务。 而 视觉常识推理 （Visual Commonsense Reasoning，VCR）[1]就是一个非常具有挑战性的多模态任务，需要在理解文本的...
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2023-01-15
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2023-01-14
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