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视觉-文本 融合任务，如图文检索、视觉问答、NLVR （natural language vision reasoning）等 1）没有对齐视觉的 tokens 和 文字的 tokens, 因此给 多模编码器进行图文交互学习时带来挑战 2）训练多模模型，利用到了互联网上爬取的数据，这些数据中往往存在大量噪声，传统的图文特征
BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation 模型角度：clip albef等要么采用encoder-base model 要么采用encoder-decoder model. However, encoder-based models are less straightforward to directly transfer to text generation tasks(e.g. image captioning), whereas encoder-decoder models have
人工智能TODO应用程序演示https://ivan-tolkunov–surukoto-run.modal.run/（警告：该应用程序可能需要长达30秒才能启动）。所有数据在不活动5分钟后重置。试着告诉它：“添加彩虹的每一种颜色”，然后“标记所有提到绿色和紫色之间的待办事项”和“清理完成的待办事项。” 每个人
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作者： 王斌 谢春宇 冷大炜 引言 目标检测是计算机视觉中的一个非常重要的基础任务，与常见的的图像分类/识别任务不同，目标检测需要模型在给出目标的类别之上，进一步给出目标的位置和大小信息，在CV三大任务（识别、检测、分割）中处于承上启下的关键地位。当前
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知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库，是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。 其基本组成单位是“实体－关系－实体”三元组 ，实体间通过关系相互连接形成知识结构网络。而它 也是基于图的数据结构，基本组成是“节点－边－节点” ，从而
多模态生成， 指将一种模态转换成另一种模态， 同时保持模态间语义一致性 。主要集中在文字生成图片 、文字生成视频及图片生成文字。 多模态数据的最大挑战之一就是要汇总多种模式（或视图）中的信息，以便在过滤掉模式的冗余部分的同时，又能将补充信息考虑进来
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论文：https://arxiv.org/pdf/2201.12086.pdf 代码：GitHub - salesforce/BLIP: PyTorch code for BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation demo：BLIP - a Hugging Face Space by akhaliq motivation： 从模型角度来看，大多数方法要么采用基于编码器的模型，要么采用编码器
