我之前一直在使用CLIP/Chinese-CLIP，但并未进行过系统的疏导。这次正好可以详细解释一下。相比于CLIP模型，Chinese-CLIP更适合我们的应用和微调，因为原始的CLIP模型只支持英文，对于我们的中文应用来说不够友好。Chinese-CLIP很好地弥补了这方面的不足，它使用了大量的中文-文图对进行训练，与CLIP模型架构完全一致。下面我将从4部分对本篇章进行讲解，讲解CLIP的主要内容；讲解Chinese-CLIP的主要内容；CLIP/Chinese-CLIP代码微调；CLIP/Chinese-CLIP论文重点阅读CLIP:https://arxiv.org/abs/2103
一、论文本文介绍被计算机视觉顶级国际会议ICCV2023接收的论文"TransFace:CalibratingTransformerTrainingforFaceRecognitionfromaData-CentricPerspective"论文链接：https://arxiv.org/abs/2308.10133开源代码：https://anonymous.4open.science/r/TransFace-294C二、背景1.VisionTransformer(ViT)VisionTransformer(ViT)已经在计算机视觉社区多项视觉任务上展现出其强大的表征能力和拟合能力。相比于卷积
整理了ACL2020短文EnhancingPre-trainedChineseCharacterRepresentationwithWord-alignedAtt）论文的阅读笔记背景模型实验论文地址：论文背景 近年来，以BERT为代表的预训练模型在NLP领域取得取得了非常显著的效果。但是，已有的中文预训练模型大多以汉字为基本单位，根据汉字的外部语境学习表征，基于字粒度计算Attention,没有利用中文的分词知识。本文提出了一种新的词对齐注意来挖掘显式词信息，对各种基于字符的中文预训练语言模型的表征进行增强。模型 对于n个字符的输入序列表示为S=[c1,c2,...,cn]S=[c_1,c
只会「看书」的大语言模型，有现实世界的视觉感知力吗？通过对字符串之间的关系进行建模，关于视觉世界，语言模型到底能学会什么？最近，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MITCSAIL）的研究人员对语言模型的视觉能力进行了系统的评估，从简单形状、物体到复杂场景，要求模型不断生成和识别出更复杂的视觉概念，并演示了如何利用纯文本模型训练出一个初步的视觉表征学习系统。论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.01862由于语言模型无法以像素的形式输入或输出视觉信息，所以在研究中使用代码来渲染、表示图像。虽然LLM生成的图像看起来不像自然图像，但从生成结果，以及模型可以自我纠正来
论文标题：Video-LLaVA:LearningUnitedVisualRepresentationbyAlignmentBeforeProjection论文作者：BinLin,YangYe,BinZhu,JiaxiCui,MunanNing,PengJin,LiYuan作者单位：PekingUniversity,PengChengLaboratory,SunYat-senUniversity,TencentDataPlatform,AIforScience(AI4S)-PreferredProgram,PekingUniversity,FarReelAiLab论文原文：https://ar
编者按：欢迎阅读“科研上新”栏目！“科研上新”汇聚了微软亚洲研究院最新的创新成果与科研动态。在这里，你可以快速浏览研究院的亮点资讯，保持对前沿领域的敏锐嗅觉，同时也能找到先进实用的开源工具。本期“科研上新”将为大家带来多篇微软亚洲研究院在NeurIPS2023上的精选论文解读，涉及领域涵盖文本属性图、语音编辑、分子建模、脑电信号处理、文档索引、扩散模型泛化、文本渲染等。本期内容速览01.文本图上综合性研究：基准测试与深度思考02.AUDIT：遵循人类自然语言指令的音频编辑模型03.Geoformer：采用原子间相对几何位置编码的分子建模Transformer04.通过建模空间信息学习拓扑不变的
多模态对比表示（multi-modalcontrastiverepresentation,MCR）的目标是将不同模态的输入编码到一个语义对齐的共享空间中。随着视觉-语言领域中CLIP模型的巨大成功，更多模态上的对比表征开始涌现出来，并在诸多下游任务上得到了明显的提升，但是这些方法严重依赖于大规模高质量的配对数据。为了解决这个问题，来自浙江大学等机构的研究人员提出了连接多模态对比表示（C-MCR），一种无需配对数据且训练极为高效的多模态对比表征学习方法。论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.14381项目主页：https://c-mcr.github.io/C-MCR/
这个表达式可以在标准(N3797)的§8.5.4/7的例子中找到unsignedintui1={-1};//error:narrows鉴于§8.5.4/7及其第4个要点:Anarrowingconversionisanimplicitconversion:fromanintegertypeorunscopedenumerationtypetoanintegertypethatcannotrepresentallthevaluesoftheoriginaltype,exceptwherethesourceisaconstantexpressionwhosevalueafterintegr
在本文中，我将展示如何使用递归图RecurrencePlots来描述不同类型的时间序列。我们将查看具有500个数据点的各种模拟时间序列。我们可以通过可视化时间序列的递归图并将其与其他已知的不同时间序列的递归图进行比较，从而直观地表征时间序列。递归图Recurrence Plots（RP）是一种用于可视化和分析时间序列或动态系统的方法。它将时间序列转化为图形化的表示形式，以便分析时间序列中的重复模式和结构。RecurrencePlots是非常有用的，尤其是在时间序列数据中存在周期性、重复事件或关联结构时。RecurrencePlots的基本原理是测量时间序列中各点之间的相似性。如果两个时间点之间
自监督表征学习方法——DINO方法参考文献：《EmergingPropertiesinSelf-SupervisedVisionTransformers》DINO全称——aformofknowledgedistillationwithnolabels.（一种没有标签的知识蒸馏的形式）如上图所示：来自没有监督训练的8×8补丁的视觉变压器的自我注意。我们观察最后一层头部的[CLS]令牌的自我关注。此令牌不附属于任何标签或监管机构。这些地图显示，该模型自动学习类特定的特征，从而实现无监督的对象分割。1.摘要 在本文中，我们质疑自监督学习是否为VisionTransformer(ViT)
