视觉-语言模型如何处理来自不同来源的多模态数据?

视觉-语言模型如何处理来自不同来源的多模态数据?

视觉-语言模型(VLMs)旨在处理和理解多模态数据,这包括来自图像或视频的视觉信息以及诸如描述或标题等文本数据。为了实现这一目标,VLMs通常使用双编码系统。模型的一部分专注于处理图像,通常使用卷积神经网络(CNNs)或视觉变换器(vision transformers)。另一部分使用递归神经网络(RNNs)或为语言量身定制的变换器处理文本。通过整合两个编码器的输出,VLMs能够创建一个统一的表征,捕捉视觉信息和文本信息之间的关系。

例如,当VLM被要求理解一张狗在公园玩耍的图片时,它首先会分析图像,以识别狗的外观、公园环境和背景中的物体等特征。同时,文本输入如标题或一系列相关短语也会被分析,以理解所描述的上下文、动作和属性。模型随后将这些洞察结合起来,以生成对图像中发生的事情及其与文本的关系的整体理解。这使VLM能够回答有关内容的问题,生成相关标题或执行图像-文本对齐任务。

VLMs依赖于包含图像及其相应文本注释的大型数据集来有效训练。这一训练不仅仅是教会模型独立识别物体或单词,还要理解它们在特定上下文中的互动。例如,像COCO(上下文中的常见物体)这样的数据集包含大量图像及其描述性文本,使得模型能够有效学习各种视觉概念及其定义。因此,一旦训练完毕,VLMs可以提供有用的应用,例如基于内容的图像检索,用户输入文本以查找相关图像,或者辅助技术为视觉障碍用户描述场景。

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