VLP（Visual and Language Pretraining）是一種多模態學習方法，它結合了視覺和語言兩個領域的信息。以下是VLP模型的主要特點：
模態特徵提取與融合：VLP模型通常涉及單模態特徵提取和多模態特徵融合或對齊。網路結構可能包括視覺嵌入（如視覺特徵）、文本嵌入（如文本特徵）以及多模態互動部分。
區域特徵學習：最近的VLP模型採用區域特徵來學習對象級聯表徵。這些特徵通常包括邊界框、對象標籤和RoI特徵（RoI池化後的特徵向量）。邊界框在VLP中用作位置指示符，而對象標籤在訓練方法中被廣泛使用。
模態融合：VLP模型的核心是模態融合，它旨在將視覺和語言映射到相同的語義空間中。模態融合可以分為雙流建模和單流建模兩種模式。雙流建模採用兩個獨立的編碼器分別學習視覺和語言的高級表徵，而單流建模則將圖像和文本標記連線起來並輸入到Transformer中。
預訓練方法：VLP模型通常使用多種自監督學習損失函式進行預訓練，包括圖像文本匹配（ITM）、掩膜語言建模（MLM）和掩膜視覺建模（MVM）。
以上是VLP模型的基本介紹，希望對你有所幫助。