Meta-Transformer是一个用于多模态学习的统一框架,能够处理各种模态如自然语言、2D图像、3D点云、音频、视频、时间序列和表格数据。它采用冻结的编码器进行多模态感知,并且可以在没有配对的多模态训练数据的情况下进行训练,同时可学习的数据预处理器能够处理每个输入模态,生成共享的嵌入表示。
Meta-Transformer的特点:
1. 处理多种模态的能力,包括图像、文本和音频等
2. 使用冻结的编码器进行多模态感知
3. 在没有配对的多模态训练数据的情况下进行训练
4. 可学习的数据预处理器处理每个输入模态
5. 生成共享的嵌入表示
Meta-Transformer的功能:
1. 将不同模态的数据输入到模型中进行统一处理
2. 使用预处理器处理输入数据以适应共享的标记空间
3. 应用于多模态学习任务,如图像描述生成、音频分类等
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