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一、Introduction 1.1 该论文试图解决什么问题？ 该论文主要解决的多模态对齐的问题，该论文将图片（视频）、文本、音频、深度图、热力图（thermal）、IMU六种模态的特征对齐在一个空间。 所以IMAGEBIND可以做跨模态召回（cross-modal retrieval）、简单相加融合模态信息（composing modalities with arithmetic）、跨模态检测和生成（cross-modal detection and generation）等任务。另外IMAGEBIND的few-shot能力也不错 补充说明 目前主流的方法还是将图片和文本（或者声音）对齐，比如CLIP（Audio-CLIP）。但是没有像IMAGEBIND方法这样讲6种模态的特征对齐，本质原因是没有6种模态对齐的训练数据（指一条样本对包含的6种模态数据完成对应）。但是每一种模态和图片成对的数量是够的，就是（图片-文本）、（图片-音频）、（图片-深度图）、（图片-热力图）、（图片-IMU）这种成对的数据是够的。IMAGEBIND就是把所有模态的数据都和图片这个模态的数据进行对齐。那么比如（文本-音频）、（文本-深度图）等跨模态的数据就也对齐的。这种在数学上叫做传递性，因为所有模态的相似度量是用的cosine距离，这个度量方式就是可传递的，所以IMAGEBIND能把这么多模态对齐是显然的。 emergent zero-shot：由于IMAGEBIND是将其他模态和图片模态配对然后训练，其它的模态对是没有进行训练的，比如（文本-音频）、（文本-深度图）。所以（文本-音频）的召回或者分类能力，IMAGEBIND叫做涌现的zero-shot能力。 至于网络结构损失函数等，并没有新的东西。甚至图像-文本的模态对齐就是用的CLIP（文中用的OPEN-CLIP），直接frozen掉没有训练 Method ImageBind的网络结构没有什么新的架构，无非就是不同规模的VIT结构。损失与CLIP的对比损失不同，用的是InfoNCE loss。公式如下： 其中$q_i$, $k_i$分别表示图片、其它模态数据经过encoder后的embedding。$\tau$表示温度，用于控制softmax后的平滑程度。 Experiments ImageBind的应用 跨模态召回 embeding相加就等价于语义的相加 声音生产图片 ImageBind使用的数据样例 都是自然与图片配对的数据 ImageBind使用的评测数据集 可以看到都是分类、召回类的任务 Emergent zero-shot分类能力 音频的分类任务重ImageBind与AudioCLIP对比，但是AudioCLIP是直接在（text, audio）成对的数据上训练的，且AudioCLIP用到了AS类别信息，所以ImageBind提到AudioCLIP的指标不能算zero-shot，所以AudioCLIP的指标对ImageBind的高一点 文本召回视频 A: Audio, V:Video。 可以看到用音频和图片的联合embedding取得了最好的效果。 Few-shot能力 使用不同规模的Image Encoder 关于温度（损失函数中用于控制平衡的参数，见损失公式）$\tau$的影响

Title: 从图像的联合-embedding预测架构中自监督学习 作者: Mahmoud Assran, Quentin Duval, Ishan Misra, Piotr Bojanowski1Pascal Vincent, Michael Rabbat, Yann LeCun, Nicolas Ballas 发表日期：2023.4 一、Introduction 1.1 该论文试图解决什么问题？ 不依赖于手工的数据增强，I-JEPA可以学习到更高阶的语义图像特征。同时I-JEPA还具有可伸缩性、计算高效等优点。 1.2 以往方法存在的问题 Invariance-based methods 基本思想：同一张图片的不同视角（不同数据增强方式）的embedding是相似的。 缺点：引入很强的偏置（biases），对下游任务有害、甚至对不同分布的预训练任务也有害。 优点：学习高层的语义信息 generative methods 基本思想：删除图像的一部分，然后预测缺失的部分。 缺点：效果差于Invariance-based的方法，且获得底层的语义信息。 Key Contributions I-JEPA 学习强大的开箱即用（off-the-shelf）的特征表示，不需要手工的view augmentations。并且由于MAE，半监督等方法 在low-level视觉任务，像目标统计、深度估计，I-JEPA也取得了更好性能 I_JEPA是可伸缩（模型越大，效果越好）且高效（计算高效）的，体现在需要更少的GPU hours，比iBOT快2.5倍，10倍的高效与MAE。 背景知识 常规的自监督范式可以归为以下三类。自监督基本思想都是一样的，incompatible inputs（负样本对）的损失大（high energy）， compatible inputs 损失小（low energy） Joint-Embedding Architectures: 正样本对encoder后，特征是相似的（打高分），负样本对，特征不相似（打低分） Generative Architecture: 直接从一个隐变量中重构，类似于VAE Joint-Embedding Predictive Architectures: 与Joint-Embedding Architectures类似，只不过对比损失的是两个embedding Method 核心思想如下图所示： 阐述：从一张图片随机采样M（论文中M=4）个区域， 这些区域的长宽比在（0.75, 1.5）之间，然后随机缩放，缩放比在（0.15, 0.2）之间。然后这M个区域经过target encoder，得到特征表示。这些特征表示就是需要预测的东西（与直接预测像素不同）。context经过context encoder,然后加上位置编码去预测target网络得到的特征。该图画的有点问题，context encoder和target encoder的输入图片应该是没有交集的，这个论文其它部分有说。采用的损失是$L_2$损失...

一、Introduction 任务定义 SGG: 给定一张图片，抽取三元组：主体（subjects）、客体（objects）、关系（relations）。其中主体、客体用bounding box框出来 PSG: SGG是用bounding box将主体、客体标出来，PSG用全景分割（panoptic segmentation）来替代bounding box 1.1 该论文试图解决什么问题？ 以往的scene graph generation任中，关系存在长尾问题，本文提出HiLo架构可以有效解决该问题。 1.2 以往方法存在的问题 关系的类别有一个长尾效应问题，以往的方法更倾向于预测高频的关系（成为biasd methods） 主体-客体对的关系存在语义重叠（有多种语义关系）,以往的方法倾向于只预测一种 二、Method 2.1 biased & unbiased method biased方法：指经过统计，有些关系出现的次数是远远高于其他关系的，那么模型在预测的时候会倾向于高频关系的预测，具有这种特性的方法称为biased method。 以下是biased method、unbiased method和本文的方法预测的差异 biased method： 预测的结果是向looking at、 beside这种常见的高频的关系 unbiased method: 预测的结果主要的是向chasing、playing这类低频的词 HiLo：既有低频的关系也有高频关系 2.2 overview 整体结构如下（还是比较复杂的） 先看中间的结构，该结构来自于mask2former，mask2former的思想又来自于maskfomer和DETR，所以想要清楚的了解该结构，需要把这3篇论文看一下。下面只是简述。 图（b）解释 该网络结构分为上下两个分支，其中上面（H-L）部分用于预测低频关系,下面（L-H）部分用预测高频关系。 Triplet Query: 源自DETR，相当于可学习的位置编码；固定数量（mask2former中取100）；经过decoder后和Pixel Decoder得到的feature相乘，得到N个mask Task Heads: 这里需要产生3个类别（subject、object、related）的预测，网络结构：three linear classifiers ；2个mask（subject和object的mask）的预测， 网络结构：2个MLP后得到的embeding与feature相乘得到mask Masked relation attention： 该结果没有出现在图中，但是这个mask attention是mask2former相较于maskformer最大的创新点，核心思想就是在计算注意力事，每个object只和做注意力计算，而不是和全图做注意力 该处loss如下： $$L_{baseline}=\lambda_1 \cdot L_{so_{cls}}+ \lambda_2 \cdot L_{so_mask}+ \lambda_2 \cdot L_{re\_{cls}}$$...

Title: BLIP: 引导语言-图像预训练，用于统一的视觉-语言理解和生成 作者: Junnan Li Dongxu Li Caiming Xiong Steven Hoi；Salesforce Research 发表日期：2022.2 github: https://github.com/salesforce/BLIP 该论文试图解决什么问题？ 目前已经存在的VLP（Vision-Language Pre-training）模型仅仅在理解类任务（understanding-based tasks）或者生成类任务（generation-based tasks）其中一方面表现优秀。 本文主要解决问题有二。 提出BLIP，一个新的可以灵活迁移到理解类任务和生成类任务的VLP架构。 (CapFilt): 网络爬取的数据有噪声，该方法可以提升数据的质量。 Key Contributions 提出MED（ultimodal mixture of Encoder-Decoder）架构: 可以有效的多任务预训练和迁移学习。 通过三个视觉-语言目标函数实现：imagetext contrastive learning, image-text matching, and imageconditioned language modeling. 提出CapFilt（Captioning and Filtering）方法: 从有噪声的数据训练。captioner模块：输入网络爬取的图片，输出合成的文本描述（caption 任务）， filter模块：从合成的图像文本对中删除质量差的数据（noisy captions）. Method 模型结构 note: 颜色相同的模块共享参数 主要分为三个模块 Unimodal encoder: 单模态的encoder， 包括图像encoder， 文本encoder Image-grounded text encoder: 通过cross-attention进入视觉信息 Image-grounded text decoder: 用于生成任务 预训练目标函数 Image-Text Contrastive Loss (ITC) 作用：视觉特征空间与文本特征空间对齐（CLIP思想） 实现方式：同一个batch中配对的图像和文本是正样本，不配置的图像和文本是负样本（自已构建正负样本对）。计算cos距离后正样本打高分，负样本打低分。 Image-Text Matching Loss (ITM) 作用：捕获更细粒度的图像文本对齐特征 实现方式：网络最后接一个全连接层做一个二分类任务。note：与ITC不同 Language Modeling Loss (LM) 作用：给定图片生成描述 实现方式：交叉熵 CapFilt 先用网络爬取的数据和人类标注的数据集预训练模型。然后各自(指参数不共享)的finetune captioner模块和filter模块。...

Title: BLIP-2: 用冻结的图像编码模型和大语言模型引导文本-图像预训练 作者: Junnan Li Dongxu Li Silvio Savarese Steven Hoi；Salesforce Research 发表日期：2023.5 github: https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2 该论文试图解决什么问题？ 由于端到端的训练, 预训练视觉-语言模型代价变的非常高昂。这篇论文提出了BLIP-2, 一个通用的、有效的预训练策略: 其从现成的冻结的视觉模型和冻结的大语言模型，引导视觉-语言（vision-language）模型的预训练。该方法解决的跨模态对齐(视觉模型和LLM)问题。 应用：Instructed Zero-shot Image-to-Text Generation 先展示一下BLIP2的强大能力，这是BLIP2最亮眼的地方。 信息检索能力，利用LLM强大的知识库 事实推理能力 开放生成能力 Method 整体架构 两阶段策略，预训练一个轻量级Q-Former模块去连接两种模态的gap。 第一阶段：从一个frozen image encoder中引导vision-language表示学习（representation learning）。 第二阶段：从一个frozen LLM中引导vision-to-language的生成学习（generative learning） 第一个阶段：图片-文本表示学习（vision-language representation learning） note: Q-Former的输出维度Z(32*768)远远小于VIT-L/14(257*1024)的维度 注意三个目标self-attention mask的不同 Q-Former作用：从图片中提取与文本最相关的特征 第二个阶段：图片到文本生成学习（vision-to-language generative pre-training） Q-Former后接入一个全连接层，用于使用LLM的输入。LLM model分为两类，一个像OPT只有Decoder模块，一个像FlanT5既有Encoder又有Decoder模块。 Experiments 在各个视觉-语言任务上的zero-shot能力 zero-shot VQA 参考文献 BLIP2：下一代多模态模型的雏形 多模态学习持续梳理