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lxmertcatt
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2021-03-08
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最重要的事情。 我们的代码是根据以下内容开发的: LXMERT:从变压器学习跨模态编码器表示形式( ) 这是他们的自述文件。 在几个截止日期之后,我将更新我们的。 介绍 EMNLP 2019论文PyTorch代码。 我们的EMNLP 2019演讲的幻灯片可。 要分析预训练模型的输出(而不是对下游任务进行微调),请加载权重https://nlp1.cs.unc.edu/data/github_pretrain/lxmert20/Epoch20_LXRT.pth在部分中进行。 的默认权重是通过与此代码稍有不同的协议来训练的。 结果(使用此Github版本) 分裂 本地验证 69.90% 59.80% 74.95% 测试开发 72.42% 60.00% 74.45%(测试P) 测试标准 72.54% 60.33% 76.18%(Test-U) 表中的所有结果都是使用此代
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lxmertcatt-master.zip (41个子文件)
lxmertcatt-master
get_testdev.py 1KB
.gitignore 25B
README.md 36KB
extract_gqa_image.py 6KB
.gitmodules 97B
LICENSE 1KB
find_example.py 1KB
gqa_debug.py 8KB
src
tasks
nlvr2_data.py 5KB
vqa.py 9KB
gqa_data.py 6KB
nlvr2_model.py 2KB
nlvr2.py 7KB
vqa_model.py 1KB
vqa_data.py 6KB
gqa.py 8KB
gqa_model.py 1KB
vqa_constant.py 9KB
pretrain
qa_answer_table.py 5KB
lxmert_pretrain.py 18KB
lxmert_data.py 9KB
lxmert_pretrain2.py 19KB
utils.py 2KB
lxrt
tokenization.py 15KB
entry.py 5KB
optimization.py 9KB
modeling_big.py 49KB
file_utils.py 8KB
modeling.py 57KB
param.py 6KB
experience_in_pretraining.md 2KB
note_lxmert.txt 18KB
requirements.txt 240B
.idea
deployment.xml 4KB
encodings.xml 135B
misc.xml 480B
modules.xml 264B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 501B
lxmert.iml 516B
get_test.py 1KB
run
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