ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Vision Transformer multilingüe

El Vision Transformer multilingüe (Multilingual ViT) estén l'arquitectura Vision Transformer per operar en múltiples llengües, permetent la comprensió d'imatges i el raonament imatge-text en entorns multilingües o translingües. Combina l'emmagatzematge d'imatges basat en parxes amb representacions de text multilingües, permetent que un sol model serveixi a diverses comunitats lingüístiques per a tasques com la descripció d'imatges, la resposta visual a preguntes i la recuperació d'imatges translingüe.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., Dehghani, M., Minderer, M., Heigold, G., Gelly, S., Uszkoreit, J., & Houlsby, N. (2021). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. International Conference on Learning Representations (ICLR 2021). link
  2. Bugliarello, E., Liu, F., Pfeiffer, J., Reddy, S., Elliott, D., Erdem, E., Erdem, A., & Lukasiewicz, T. (2022). IGLUE: A Benchmark for Transfer Learning across Modalities, Tasks, and Languages. International Conference on Machine Learning (ICML 2022). link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Vision Transformer (Multilingual ViT). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/multilingual-vision-transformer

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateMultilingual vision transformer (Multilingual Vision Transformer (Multilingual ViT)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/multilingual-vision-transformer · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026