标注|一个模型搞定图像标注、读图问答两件事，VQA准确率逼近人类水平( 二 ) 案例|中国电信|中国联通|贵安

CapFilt中主要包含标注器（captioner）和过滤器（filter）两个部分。
其中，标注器用来生成描述图像的文本，过滤器将带有噪音的结果排除掉。

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比如下面的几个例子，就是过滤器将错误的答案驳回。

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研究表明，标注器列出的文本越多样化，最后的效果越好。
与此前取得SOTA的方法相比，BLIP在图像-文本检索任务上recall@1平均提升了2.7%；在看图生成文字上，CIDEr提升2.8%，视觉问答方面分数提升了1.6%。
通讯作者为清华校友此项研究的通讯作者为许主洪（Steven C.H. Hoi）。

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他目前也任职于Salesforce亚洲研究院。此前为新加坡国立大学信息系统学院教授。
2002年，许主洪在清华大学计算机系获得学士学位。于2004年、2006年先后在香港大学计算机科学与工程系获得硕士、博士学位。
2019年当选IEEE Fellow。主要研究领域有计算机视觉、NLP、深度学习等。
第一作者为Junnan Li。

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他目前是Salesforce亚洲研究院高级研究科学家。
本科毕业于香港大学，博士毕业于新加坡国立大学。
研究领域很广泛，包括自我监督学习、半监督学习、弱监督学习、迁移学习、视觉-语言。
其余两位作者也均为华人，分别是Dongxu Li和Caiming Xiong。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2201.12086
试玩地址：
https://huggingface.co/spaces/akhaliq/BLIP
GitHub地址：
https://github.com/salesforce/BLIP
— 完 —
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