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视觉语言预训练综述 视觉语言预训练是多模态学习的重要组成部分，其目的是将计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）结合起来，实现跨模态的信息交换和理解。近年来，深度学习在CV和NLP等单模态领域取得了优异的性能，然而，随着技术的发展，多模态学习的重要性和必要性已经慢慢展现。 预训练模型是视觉语言预训练的核心组件之一，通过预训练模型，可以学习到通用的表示形式，从而实现跨模态的信息交换。Transformer框架的发展使得预训练模型的应用变得更加广泛，越来越多的预训练模型被运用到视觉语言多模态学习上，相关任务在性能上得到了质的飞跃。 本文系统地梳理了当前视觉语言预训练模型相关的工作，首先介绍了预训练模型的相关知识，其次从两种不同的角度分析比较预训练模型结构，讨论了常用的视觉语言预训练技术，详细介绍了五类下游预训练任务，最后介绍了常用的图像和视频预训练任务的数据集，并比较和分析了常用预训练模型在不同任务下不同数据集上的性能。 视觉语言预训练技术可以分为两类：一种是基于Transformer的预训练模型，另一种是基于卷积神经网络（CNN）的预训练模型。基于Transformer的预训练模型可以学习到通用的表示形式，实现跨模态的信息交换，而基于CNN的预训练模型可以学习到图像特征，实现图像分类、目标检测等任务。 五类下游预训练任务包括：图像描述、视觉问答、图像检索、图像生成和图像字幕。这些任务可以通过预训练模型来实现，例如，图像描述任务可以通过预训练模型来生成图像的描述文本，而视觉问答任务可以通过预训练模型来回答关于图像的问题。 常用的图像和视频预训练任务的数据集包括：ImageNet、COCO、VQA、Flickr30k等。这些数据集可以为预训练模型提供大量的训练数据，从而提高模型的性能。 在不同任务下不同数据集上的性能比较分析表明，预训练模型在不同的任务和数据集上都可以取得优异的性能，例如，基于Transformer的预训练模型在图像描述任务上可以取得很高的准确率，而基于CNN的预训练模型在图像分类任务上可以取得很高的准确率。 视觉语言预训练技术可以实现跨模态的信息交换和理解，提高了计算机视觉和自然语言处理的性能，具有广泛的应用前景。