wehub-resource-sync
e06fe8e8c6
Secret Leaks / trufflehog (push) Failing after 1s
Build documentation / build (push) Failing after 1s
Build documentation / build_other_lang (push) Failing after 0s
CodeQL Security Analysis / CodeQL Analysis (push) Failing after 0s
PR CI / pr-ci (push) Failing after 1s
Slow tests on important models (on Push - A10) / Get all modified files (push) Failing after 1s
Slow tests on important models (on Push - A10) / Model CI (push) Has been skipped
Self-hosted runner (benchmark) / Benchmark (aws-g5-4xlarge-cache) (push) Has been cancelled
New model PR merged notification / Notify new model (push) Has been cancelled
Update Transformers metadata / build_and_package (push) Has been cancelled
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<!--Copyright 2023 The HuggingFace Team. All rights reserved.
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# BLIP
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## Overview
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BLIP モデルは、[BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation](https://huggingface.co/papers/2201.12086) で Junnan Li、Dongxu Li、Caiming Xiong、Steven Hoi によって提案されました。 。
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BLIP は、次のようなさまざまなマルチモーダル タスクを実行できるモデルです。
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- 視覚的な質問応答
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- 画像とテキストの検索（画像とテキストのマッチング）
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- 画像キャプション
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論文の要約は次のとおりです。
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*視覚言語事前トレーニング (VLP) により、多くの視覚言語タスクのパフォーマンスが向上しました。
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ただし、既存の事前トレーニング済みモデルのほとんどは、理解ベースのタスクまたは世代ベースのタスクのいずれかでのみ優れています。さらに、最適ではない監視ソースである Web から収集されたノイズの多い画像とテキストのペアを使用してデータセットをスケールアップすることで、パフォーマンスの向上が大幅に達成されました。この論文では、視覚言語の理解と生成タスクの両方に柔軟に移行する新しい VLP フレームワークである BLIP を提案します。 BLIP は、キャプションをブートストラップすることでノイズの多い Web データを効果的に利用します。キャプショナーが合成キャプションを生成し、フィルターがノイズの多いキャプションを除去します。画像テキスト検索 (平均再現率 +2.7%@1)、画像キャプション作成 (CIDEr で +2.8%)、VQA ( VQA スコアは +1.6%)。 BLIP は、ゼロショット方式でビデオ言語タスクに直接転送した場合にも、強力な一般化能力を発揮します。コード、モデル、データセットがリリースされています。*
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このモデルは [ybelkada](https://huggingface.co/ybelkada) によって提供されました。
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元のコードは [ここ](https://github.com/salesforce/BLIP) にあります。
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## Resources
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- [Jupyter ノートブック](https://github.com/huggingface/notebooks/blob/main/examples/image_captioning_blip.ipynb) カスタム データセットの画像キャプション用に BLIP を微調整する方法
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## BlipConfig
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[[autodoc]] BlipConfig
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## BlipTextConfig
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[[autodoc]] BlipTextConfig
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## BlipVisionConfig
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[[autodoc]] BlipVisionConfig
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## BlipProcessor
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[[autodoc]] BlipProcessor
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## BlipImageProcessor
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[[autodoc]] BlipImageProcessor
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- preprocess
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## BlipImageProcessorFast
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[[autodoc]] BlipImageProcessorFast
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- preprocess
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## BlipModel
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[[autodoc]] BlipModel
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- forward
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- get_text_features
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- get_image_features
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## BlipTextModel
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[[autodoc]] BlipTextModel
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- forward
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## BlipVisionModel
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[[autodoc]] BlipVisionModel
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- forward
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## BlipForConditionalGeneration
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[[autodoc]] BlipForConditionalGeneration
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- forward
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## BlipForImageTextRetrieval
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[[autodoc]] BlipForImageTextRetrieval
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- forward
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## BlipForQuestionAnswering
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[[autodoc]] BlipForQuestionAnswering
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- forward
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