多模态论文阅读之BLIP

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Title

BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Uniﬁed Vision-Language Understanding and Generation

Motivation

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 not been sucessfully adopted for image-text retrieval tasks. 那有没有一个统一的框架呢？
数据角度：SOTA的方法（如CLIP、ALBEF等）都在从web上收集到的图文对上进行预训练。尽管通过扩展数据集获得了性能提升，但本文的研究表明，对于视觉语言学习来说，有噪声的网络文本是次优（suboptimal）的。

Contribution

Bootstrapping: 从网页上获得了嘈杂的数据集训练一个模型，再通过一些方法获得一个更干净的数据集，能不能训练处一个更好的模型。
Unified:caption filter

Model

多模态论文阅读之BLIP,论文阅读文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-742478.html

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