prismer

Prismer 项目介绍

Prismer 是一个旨在整合视觉与语言任务的多任务专家模型。该项目由一组研究人员开发，致力于图像描述（image captioning）和视觉问答（VQA）任务的创新解决方案。Prismer 和 PrismerZ 模型尤其注重提升在多种数据集上预训练和微调的图像理解能力。以下是对 Prismer 项目的详细介绍。

项目背景

Prismer 模型的核心创新在于整合多种数据集进行预训练，这包括 COCO 2014、Visual Genome、CC3M+SGU 以及 CC12M。这些数据集通过特定的工具进行处理和下载，以支持大规模网络训练和图像下载。此外，Prismer 还结合了 PyTorch 和 Huggingface 的强大工具，支持多节点多 GPU 的高效训练。

数据集与预训练

Prismer 在五个常用的图片-文本数据集上进行预训练。通过这些数据集，Prismer 可以获取多样化的图像和文本信息：

• COCO 2014：使用 Karpathy 的训练数据划分，用于训练和微调。
• Visual Genome：官方提供的图片注释数据集。
• CC3M + SGU 和 CC12M：通过 BLIP-Large 进行过滤和重新描述。

尤其是，Prismer 强烈推荐使用一种名为 img2dataset 的工具进行大规模的网络图像抓取，以确保图像下载的效率和准确性。

生成专家标签

在进行任何实验之前，必须首先生成模式专家标签，这样就可以构建多标签数据集。项目中已经包含了六个在论文中介绍的专家，使用统一的 API 进行管理。特别是对于分割专家，用户需安装特定的卷积操作。

实验与评估

Prismer 提供了多种规格的预训练检查点，这些检查点支持零样本（zero-shot）图像描述和目标微调能力。例如，在 COCO 数据集上的 CIDEr 得分可以从零样本的 109.6 提升至微调后的 136.5，而在 VQAv2 数据集上的测试准确性也从 76.58% 提升到 78.42%。

用户可以通过提供的脚本训练或微调模型。在评估阶段，用户可以使用特定的命令对经过微调的模型进行测试，确保模型在常用数据集上的表现与预期相符。

小型示例

Prismer 还提供了一个简单的示例，用户只需将图片放入指定文件夹并运行脚本即可生成图像描述。这个示例支持 .jpg、.jpeg 和 .png 的图像格式，并且会将生成的模式专家标签和描述存储在相应的目录中。

结语

Prismer 项目不仅在视觉与语言任务中展示了强大的多任务处理能力，还为研究人员和开发者提供了一整套方便的工具和资源进行研究创新。如果需要引用 Prismer 的研究工作或代码，请参考相关文献和许可信息。对于任何相关问题，可以通过提供的邮箱进行联系。