本文综述了视觉 - 语言预训练模型在多模态学习上的进展，介绍了编码图像、文本信息的方法，分析了模型中处理文本与图像交互的主流架构以及已有的预训练任务和下游任务，并提出了未来的研究方向。
Feb, 2022
本文调查了最近关于视觉 - 语言预训练 (VLP) 的进展和新前沿。这是第一篇关注 VLP 的综述文章，并对 VLP 模型做了具体总结，旨在为 VLP 领域的未来研究提供启示。
本篇研究综述了当下 Vision-and-Language 领域内的预训练模型，并归纳总结了相关预训练技术、训练集以及下游任务。同时，文章还讨论了未来研究的多个方向。
Jul, 2022
通过调查文献并从多模机器翻译的角度审视语言和视觉预训练的通用架构和预训练目标以及数据集，探索大型预训练模型在多模机器翻译任务中的应用。
Jun, 2023
本文研究多模态智能领域的视觉 - 语言预训练方法，分为三类分类，包含图像 - 文本、核心计算机视觉和视频 - 文本任务，针对每类任务，提出了针对性的方法，分别探究了研究进展和存在的挑战并讨论了更先进的主题。
Oct, 2022
本文提出了一个统一的视觉语言预训练模型，采用共享的多层 Transformer 网络进行编码和解码，通过两个任务的无监督学习目标对大量的图像文本对进行预训练，使得该模型在图像字幕和视觉问答等多个任务上均取得了最先进的结果。
Sep, 2019
本文系统回顾了基于语言的视觉模型在各种视觉识别任务中的应用，并总结了广泛采用的网络结构、预训练目标和下游任务，以及预训练和评估中广泛采用的数据集，并回顾和分类现有的预训练方法、传输学习方法和知识蒸馏方法。
Apr, 2023
这篇论文从时间的角度对视觉语言智能进行了全面的调研，总结了三个时期的发展，包括特定任务方法，视觉 - 语言预训练方法和通过大规模弱标签数据增强的更大模型，并讨论了未来的发展趋势.
Mar, 2022
本文提出一种简单而有效的方法，利用多语言预训练语言模型（MPLM）和跨语言上下文化词嵌入对 VLP 进行了调整和适应，以在未见过的语言上具有出色的表现，而无需大量平行语料库。
本文提出了一种用于视觉和语言理解与生成的端到端的视觉 - 语言预训练模型 E2E-VLP，其中我们建立了一个统一的 Transformer 框架来共同学习视觉表示和图像文本语义对齐，同时通过将目标检测和图像字幕生成任务整合到预训练中，采用统一的编码 - 解码结构增强了视觉学习。在广泛的视觉 - 语言相关下游任务中进行的一系列实验表明了该新 VLP 模型的有效性。
Jun, 2021