CLIP可以用自然语言来处理图像,这使得它更加灵活和通用。例如,CLIP可以用任何语言来分类图像,只要给出相应的标签;CLIP也可以用任何风格和语气来生成文本描述,只要给出相应的模板。 CLIP可以跨越多个视觉和语言任务,这使得它更加强大和高效。例如,CLIP可以用同一个模型来做图像分类、图像检索、文本生成、文本检索等等,不...
The CLIP moduleclipprovides the following methods: clip.available_models() Returns the names of the available CLIP models. clip.load(name, device=..., jit=False) 返回模型和模型所需的TorchVision转换,由’ clip.available_models() ‘返回的模型名指定。它将根据需要下载模型。’ name '参数也可以是本...
最佳 CLIP 模型将 ImageNet 上的准确率从 11.5% 提高到 76.2%,并且与原始 ResNet-50 的性能相匹配。注意到 ResNet-50 是完全监督训练出来的,使用了全部的 ImageNet 训练集,而 CLIP 却没使用任何一张 ImageNet 训练集,这俩结果能力基本一致。CLIP 在其他2个报告的数据集上也优于 Visual N-Grams。在 Yahoo...
CLIP的全称是Contrastive Language-Image Pre-Training,中文是对比语言-图像预训练,是一个预训练模型,简称为CLIP。 该模型是 OpenAI 在 2021 年发布的,最初用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型,这个任务在多模态领域比较常见,可以用于文本图像检索,CLIP是近年来在多模态研究领域的经典之作。该模型大量的成对互联网...
EMNLP24视频CLIP模型长描述理解 | 对比语言-图像预训练(CLIP)已被广泛研究并应用于众多领域。然而,预训练期间对简短摘要文本的强需求阻碍了 CLIP 理解长描述。由于视频通常包含丰富的详细内容,因此这个问题对于视频尤其严重。在本文中,我们提出了 VideoCLIP-XL(eXtraLength)模型,旨在释放视频 CLIP 模型的长描述理解能力...
与使用文本编码器进行对比的对比方法 CLIP 不同,SuperClass 直接利用标记化的原始文本作为监督分类标签,而无需额外的文本过滤或选择。由于没有将文本编码作为对比目标,SuperClass 不需要文本编码器,也不需要像 CLIP 那样维持较大的批量大小。SuperClass 在各种下游任务上都表现出色,包括经典的计算机视觉基准和视觉语言...
核心思想:将文本数据和图像数据相结合,提出了CLIP,用对比学习的方法对语言-图像预训练,这是一种高效、可扩展的自然语言监督学习方法。 CLIP是一个预训练模型,就像BERT、GPT、ViT等预训练模型一样。首先使用大量无标签数据训练这些模型,然后训练好的模型就能实现,输入一段文本(或者一张图像),输出文本(图像)的向量表示...