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作者：李华等，机构：清华大学人工智能实验室

计算机视觉自然语言处理多模态学习

本文提出了一种统一的Transformer架构，能够同时处理多种视觉语言任务，包括图像描述、视觉问答和跨模态检索等。通过引入自适应的多模态融合机制，在多个基准数据集上取得了最先进的性能。

2023年10月15日

基于Transformer的视觉语言模型统一框架

作者：李华，张明，王涛机构：清华大学人工智能实验室发布日期：2023年10月15日

计算机视觉自然语言处理多模态学习

本文提出了一种统一的Transformer架构，能够同时处理多种视觉语言任务，包括图像描述、视觉问答和跨模态检索等。通过引入自适应的多模态融合机制，在多个基准数据集上取得了最先进的性能。实验结果表明，我们的模型在保持参数效率的同时，显著提高了跨模态任务的泛化能力。

研究内容

近年来，视觉语言多模态学习已成为人工智能领域的研究热点。然而，现有的方法大多针对特定任务设计专用模型，缺乏通用性和灵活性。本文提出了一种新的统一框架VL-Transformer，能够同时处理多种视觉语言任务。

VL-Transformer的核心架构包含三个主要组成部分：

本文的主要创新点包括：

我们在多个基准数据集上进行了实验评估：

数据集	任务	准确率(%)	SOTA
COCO	图像描述	85.2	+2.2%
VQA v2	视觉问答	72.8	+1.5%
Flickr30K	跨模态检索	78.4	+3.1%

本文提出的VL-Transformer框架在多个视觉语言任务上实现了统一建模，并取得了最先进的性能。实验结果表明，自适应融合机制和共享参数策略能够有效提升模型的泛化能力。未来工作将探索更多任务和更大规模的数据集。

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