
应用于多任务的图像文本生成模型
GIT是一种基于Transformer的图像文本生成模型,进行了COCO数据集的微调。其设计提升了在图像和视频描述以及问答上的能力。模型结合了CLIP图像令牌与文本令牌进行训练,能够有效预测下一个文本令牌。GIT被应用于图像和视频的标题生成、视觉问答和图像分类等视觉任务,利用大量图像文本对进行训练,实现了多样化的视觉语言任务,提升了视觉理解和交互的效果。
git-base-coco 是一个视觉到文本的生成模型,由微软开发团队首次发布,并在COCO数据集上进行了微调。它是由Wang等人在他们的论文《GIT: A Generative Image-to-text Transformer for Vision and Language》中引入的。该模型的基础是一个变压器解码器,依赖于图片和文本标记进行图像到文本的转换。
GIT(GenerativeImage2Text)是一种基于变压器的生成模型,其特点是可以通过图像标记和文本标记进行训练。使用了"teacher forcing"方法来处理大量的(图像,文本)对,旨在预测下一个文本标记。模型采用双向注意力掩码访问图像小块的标记,但仅在预测下一个文本标记时,使用因果注意力掩码来访问之前的文本标记。这样的设计使得GIT模型适用于多种任务,包括:
该模型可以直接用于图像描述生成。如果用户对其他任务感兴趣,可以在模型中心中寻找相应任务的微调版本。
详细的代码示例可以参考 文档。
根据论文显示,团队收集了8亿对图像文本信息进行预训练,这些数据集包括COCO、概念描述(CC3M)、SBU、视觉基因、概念描述(CC12M)、ALT200M以及其他类似方法收集的6亿对数据。
然而,git-base 是 GIT 小版本的一个检查点,它只在1000万对图像文本数据上进行训练,之后在 COCO 上进行了微调。
更多细节可以在论文的表11中找到。
关于训练期间的预处理细节,请参考原始仓库。在验证阶段,会对每张图像的短边进行缩放,然后中间裁剪到固定尺寸。接下来,对图像的RGB通道进行归一化,并使用 ImageNet 的平均值和标准差进行标准化。
有关评估结果的详细信息,请查阅论文。


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