伦敦 使用Python和GraphX的Spark中的身份图。 参考 指示 创建虚拟环境 virtualenv -p python3 .env source .env/bin/activate pip install -r requirements.txt 构建Docker映像 ./bin/build.sh slave ./bin/build.sh master ./bin/build.sh zoo ./bin/build.sh network 运行Docker容器 ./bin/start.sh slave ./bin/start.sh master ./bin/start.sh zoo 使用Hadoop集群UI 访问http://0.0.0.0:8088/cluster 。 监控Docker容器 ./bin/status.sh 停止Docker容器 ./bin/stop.sh slave

奥斯卡：针对视觉和语言任务的对象语义对齐预训练 VinVL：重新研究视觉语言模型中的视觉表示 更新 月28日：已发布有关下游任务的模型，请检查 。 2020年5月15日：发布了用于下游任务微调的预训练模型，数据集和代码。 01/13/2021：我们的新工作提出了OSCAR +，这是OSCAR的改进版本，并提供了更好的对象属性检测模型来提取V + L任务的特征。 VinVL的工作在这里的所有七个V + L任务中都达到了SOTA性能。请继续关注模型和代码发布。 20年3月8日：发布了Oscar +预培训代码，请检查的最后一部分。 VinVL中的所有图像功能和模型检查点也已发布。请检查以获取详细信息。 介绍 该存储库包含重现《提出的结果所必需的源代码。我们提出了一种新的交叉模式预训练方法Oscar （对象语义对齐的预训练）。它利用在图像中检测到的对象标签作为锚点，从而大大简化了图像-文本对齐方

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