Machine learningDeep learning / NLP / CV

Transformador de Visió Multimodal

El Multimodal Vision Transformer (Multimodal ViT) estén l'arquitectura Vision Transformer per processar i alinear conjuntament representacions de múltiples modalitats —típicament imatges i text— utilitzant mecanismes d'autoatenció i d'atenció creuada. Aprenent espais d'incrustació compartits o alineats entre modalitats, permet tasques com la resposta a preguntes visuals, la recuperació d'imatges-text, la localització visual i la generació de descripcions d'imatges.

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.

+1 more

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. In International Conference on Learning Representations (ICLR). link
  2. Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., Sastry, G., Askell, A., Mishkin, P., Clark, J., Krueger, G., & Sutskever, I. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. In Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 139. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Vision Transformer (Multimodal ViT). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/multimodal-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

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