ICCVAug, 2023

电影理解的长程多模态预训练

PDF
TL;DR通过观察和提取电影中的长距离关系，我们介绍了一个长距离多模态预训练策略和模型，通过利用电影数据来训练可传输的多模态和跨模态编码器。在 LVU 基准测试中，我们的模型在几个任务上取得了最先进的成果，并且比以前的工作更高效地利用数据。最后，我们通过在五个不同的基准测试中设置了最新的最先进水平来评估我们模型的可转移性。
发现论文，激发创造
  • 一个多模态语言模型中理解长视频的方法

    利用多模态视频理解框架，在长视频和细粒度动作识别基准测试中展示了最前沿的性能表现。

    Mar, 2024

  • VLM: 任务无关的视频语言模型预训练，用于视频理解

    提供了一种简化、任务无关的多模态预训练方法，可以接受视频或文本输入，或两者皆可用于各种端任务。实验结果表明，在多种任务中表现出比以前的方法更强的性能，通常优于任务特定的预训练。

    May, 2021

  • UniVL: 用于多模态理解和生成的统一视频与语言预训练模型

    本论文提出了 UniVL：一种统一的视频和语言预训练模型，旨在为多模态理解和生成任务提供强大的视频和文本表示，并通过五个目标以及分阶段和增强视频表示的预训练策略来训练各组件，最终在五个下游任务上实现了最新的成果。

    Feb, 2020

  • 多模机器翻译的视觉语言预训练调查

    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

  • 多模态表示学习：演进、预训练及其应用的综述

    本综述论文全面介绍了深度学习多模态体系结构的演变和增强，以应对文本、视觉和音频特征的多样化跨模态和现代多模态任务：包括最新的任务特定的深度学习方法，多模态预训练目标，以及从最先进的预训练多模态方法到统一体系结构。本文结合具体数据集和案例分析展示多模态学习的挑战、间隔和潜在研究主题。

    Feb, 2023

  • MovieLLM：使用 AI 生成的影片增强长视频理解能力

    MovieLLM 提出了一种新颖的框架，利用 GPT-4 和文本到图像模型生成详细的脚本和对应的视觉，从而创造出长视频的合成高质量数据。该方法通过解决数据稀缺和偏见等问题，显著提高了多模态模型对复杂视频叙事的理解能力，克服了现有数据集的限制。

    Mar, 2024

  • MA-LMM：用于长期视频理解的增强记忆大型多模态模型

    通过在在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在记忆库中，该研究提出了一种用于长期视频理解的高效有效模型，可以超越语言模型的上下文长度限制和 GPU 内存限制，并在多个数据集上实现了最先进的性能。

    Apr, 2024

  • 多模态不确定性感知视觉 - 语言预训练模型

    本文通过概率分布编码器（PDE）将所有模态的表示作为概率分布映射，对不确定性建模，提出了基于概率分布的预训练任务并在视觉和语言联合任务上实现了最先进的结果。

    Oct, 2022

  • MM1: 多模态 LLM 预训练的方法、分析与洞察

    讨论构建出色的多模态大型语言模型的重要组成部分和数据选择，通过仔细和全面的分析，证明了使用图像 - 标题、交错图像 - 文本和仅文本数据进行大规模多模态预训练对于在多个基准测试中实现最新成果至关重要。通过扩展所提出的模型，构建了以稠密模型和专家混合模型为特征的 MM1 系列多模态模型，这些模型在预训练指标上取得最新成果，并在一系列已建立的多模态基准测试中实现了有竞争力的性能。

    Mar, 2024

  • 跨语言视觉预训练用于多模式机器翻译

    本文结合视觉和语言的跨语言预训练方法，使用三重并行视觉和语言语料库进行预训练，并说明所学习的基于视觉的跨语言表示对于多模式机器翻译的性能具有领先优势。

    Jan, 2021