電腦不亮了怎么辦？系統(tǒng)藍(lán)屏如何處理？辦公室的電腦在家如何連接？網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該如何設(shè)置？VPN如何搭建？數(shù)據(jù)如何對(duì)接？服務(wù)器如何登錄？數(shù)據(jù)安全如何保證？數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)？視頻會(huì)議如何搭建？業(yè)務(wù)系統(tǒng)如何開啟等等一系列的問題，都會(huì)困擾著并非技術(shù)出身的您。

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第二版塊是功能性互聯(lián)網(wǎng)外包服務(wù):如網(wǎng)站開發(fā)外包，小程序開發(fā)外包，APP開發(fā)外包，電商平臺(tái)開發(fā)外包，業(yè)務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)外包和后期的運(yùn)維外包服務(wù)。

第三版塊是增值性云服務(wù)外包:如企業(yè)郵箱上云，企業(yè)網(wǎng)站上云，企業(yè)存儲(chǔ)上云，企業(yè)APP小程序上云，企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云，阿里云產(chǎn)品等后續(xù)的云運(yùn)維外包服務(wù)。

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微軟新作，ImageBERT雖好，千萬級(jí)數(shù)據(jù)集才是亮點(diǎn)

繼 2018 年谷歌的 BERT 模型獲得巨大成功之后，在純文本之外的任務(wù)上也有越來越多的研究人員借鑒了 BERT 的思維，開發(fā)出各種語音、視覺、視頻融合的 BERT 模型。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論曾專門整理并介紹了多篇將BERT應(yīng)用到視覺/視頻領(lǐng)域的重要論文，其中包括最早的VideoBERT以及隨后的ViLBERT、VisualBERT、B2T2、Unicoder-VL、LXMERT、VL-BERT等。其中VL-BERT是由來自中科大、微軟亞研院的研究者共同提出的一種新型通用視覺-語言預(yù)訓(xùn)練模型。繼語言BERT之后，視覺BERT隱隱成為一種新的研究趨勢。

近期，來自微軟的Bing 多媒體團(tuán)隊(duì)在arXiv上也同樣發(fā)表了一篇將BERT應(yīng)用到視覺中的論文《ImageBERT: Cross-modal Pre-training with Large-scale Weak-supervised Image-Text Data》

雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))提供論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2001.07966v1

在這篇文章中，作者提出了一種新的視覺語言預(yù)訓(xùn)練模型ImageBERT，并從網(wǎng)絡(luò)上收集了一個(gè)大型的弱監(jiān)督圖像-文本數(shù)據(jù)集LAIT，包含了 10M（1千萬）的 Text-Image pairs，這也是目前最大的一個(gè)數(shù)據(jù)集。利用ImageBERT模型和LAIT數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，在MSCOCO和Flicker30k上進(jìn)行文本到圖像、圖像到文本的檢索任務(wù)上獲得了不錯(cuò)的結(jié)果。

2、背景及相關(guān)工作

隨著Transformer的提出并廣泛應(yīng)用于跨模態(tài)研究，近一年以來，各項(xiàng)任務(wù)上獲得的結(jié)果被推向了一個(gè)新的“珠穆朗瑪峰”。雖然幾乎所有最新的工作都是基于Transformer，但這些工作在不同的方面各有不同。

模型架構(gòu)的維度：

BERT是面向輸入為一個(gè)或兩個(gè)句子的 NLP 任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練模型。為了將 BERT 架構(gòu)應(yīng)用于跨模態(tài)任務(wù)中，現(xiàn)在已有諸多處理不同模態(tài)的方法。ViLBERT和LXMERT 先分別應(yīng)用一個(gè)單模態(tài)Transformer到圖像和句子上，之后再采用跨模態(tài)Transformer