VIT处理图像

CNN VS Transformer

多模态BLIP模型

网络结构

• 视觉编码器: 就是 ViT 的架构。将输入图像分割成一个个的 Patch 并将它们编码为一系列 Image Embedding，并使用额外的 [CLS] token 来表示全局的图像特征。视觉编码器不采用之前的基于目标检测器的形式，因为 ViLT 和 SimVLM 等工作已经证明了 ViT 计算更加友好。作用提取图像特征。
• 文本编码器:就是 BERT 的架构，其中 [CLS] token 附加到文本输入的开头以总结句子。作用是提取文本特征做对比学习。
• 基于图像的文本编码器：使用 Cross-Attention，作用是根据 ViT 给的图片特征和文本输入做二分类，所以使用的是编码器，且注意力部分是双向的 Self-Attention。添加一个额外的 [Encode] token，作为图像文本的联合表征。